LARIISA: soluções digitais inteligentes para apoio à tomada de decisão na gestão da Estratégia de Saúde da Família
Resumo O grupo de colaboradores do LARIISA realiza pesquisa e desenvolvimento de soluções tecnológicas para apoio à tomada de decisão em sistemas de saúde desde 2009. Dentre as soluções produzidas está o GISSA®, sistema em nuvem resultado da evolução científica e tecnológica do projeto LARIISA. O ob...
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Veröffentlicht in: | Ciência & saude coletiva 2021-05, Vol.26 (5), p.1701-1712 |
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Format: | Artikel |
Sprache: | por |
Schlagworte: | |
Online-Zugang: | Volltext |
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Zusammenfassung: | Resumo O grupo de colaboradores do LARIISA realiza pesquisa e desenvolvimento de soluções tecnológicas para apoio à tomada de decisão em sistemas de saúde desde 2009. Dentre as soluções produzidas está o GISSA®, sistema em nuvem resultado da evolução científica e tecnológica do projeto LARIISA. O objetivo do presente artigo é descrever a trajetória de evolução do GISSA®, ferramenta tecnológica que apoia a Estratégia de Saúde da Família no nordeste do Brasil, apontando desafios, caminhos e potencialidades. Trata-se de um estudo descritivo e exploratório, baseado em fontes secundárias do IBGE, INMET, SINAN, SIM e SINASC, com análise quantitativa a partir de modelos de aprendizagem de máquina aplicados na criação de microserviços em saúde digital. Operando nas regiões nordeste e sudeste, o GISSA® disponibiliza informações que qualificam o processo de tomada de decisão de gestores de saúde e, consequentemente, contribui para aperfeiçoar a gestão do sistema de saúde municipal.
Abstract The LARIISA collaborators group has been conducting research and development of technological solutions to support decision-making in health systems since 2009. GISSA, a cloud system resulting from the scientific and technological evolution of the LARIISA project, is among the solutions produced. This paper aims to describe the developing trend of GISSA©, a technological tool supporting the Family Health Strategy in northeastern Brazil, pointing out challenges, paths, and potentialities. This is a descriptive and exploratory study, based on secondary sources from the IBGE, INMET, SINAN, SIM, and SINASC, with quantitative analysis based on machine-learning techniques applied to create digital health microservices. Operating in the northeast and southeast regions, GISSA© provides information that qualifies health managers’ decision-making process, improving the municipal health system’s management. |
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ISSN: | 1413-8123 1678-4561 1678-4561 |
DOI: | 10.1590/1413-81232021265.03382021 |