A computational cognitive modeling framework for care pathways representation and its operational use in primary health care
DOI:
https://doi.org/10.5335/rbca.v18i1.16937Palavras-chave:
Saúde populacional, sistemas de supote à decisão, inteligência artificial, informática em saúdeResumo
Este artigo propõe um framework enxuto de modelagem cognitiva computacional para representar
digitalmente Linhas de Cuidado (LC) na Atenção Primária à Saúde (APS) e seu uso operacional. O framework baseia-se em árvores de decisão lógicas que podem modelar qualquer processo de decisão booleana com fluxo unidirecional e para frente ("feed-forward"), usando tecnologias amplamente acessíveis. Uma interface de usuário e uma API permitem que os usuários definam LCs como árvores de decisão, especificando nós de decisão, regras e saídas. O framework foi implementado experimentalmente para LCs do Ministério da Saúde do Brasil e de um hospital brasileiro de grande porte. Testes de carga mostraram respostas abaixo de 40 ms para 1000 usuários simulados. A
integração com um prontuário eletrônico operacional exibiu recomendações de LCs para os usuários em tempo real. A análise do tempo gasto em atendimentos antes e depois da implantação encontrou uma redução estatisticamente significativa de cerca de 2 minutos/atendimento, sugerindo maior eficiência. O framework proposto oferece uma abordagem simples, porém eficaz, para automatizar LCs usando apenas
ferramentas de código aberto, com potencial para apoiar atendimentos no contexto da APS e a assertividade
da tomada de decisão de profissionais de saúde em larga escala.
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