Projeto CID-SP EMERGÊNCIAS: Centro de Inteligência de Dados em Saúde Pública - HCFMUSP/SECRETARIA DE ESTADO DA SAÚDE DE SÃO PAULO.

• Processo: 25/11502-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de julho de 2025
• Data de Término da vigência: 30 de junho de 2026
• Área de conhecimento: Ciências da Saúde - Medicina - Clínica Médica
• Pesquisador responsável: Ludhmila Abrahão Hajjar
• Beneficiário: Leonardo Cadorin de Araújo
• Instituição Sede: Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da USP (HCFMUSP). Secretaria da Saúde (São Paulo - Estado). São Paulo , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 24/01114-4 - Projeto CID-SP EMERGÊNCIAS: Centro de Inteligência de Dados em Saúde Pública - HCFMUSP/SECRETARIA DE ESTADO DA SAÚDE DE SÃO PAULO., AP.CCD
• Assunto(s): Emergência Inteligência artificial Saúde pública Emergências
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Cross | Emergência | Inteligência Artificial | Saúde Pública | Emergências

Resumo

Desenvolver um modelo de referência, no Estado-da-Arte, para a Central de Regulação de Ofertas de Serviços de Saúde (CROSS), baseado em análise de BIG DATA e em inteligência artificial, bem como no uso da Telemedicina e Internet das Coisas (IoT), para o aumento da eficiência do atendimento da demanda de regulação de urgências e emergências no estado de São Paulo, que reduza o tempo até o atendimento, que tenha a habilidade de priorizar o atendimento dos pacientes com maior risco de complicações (análise preditiva), que promova a alocação do paciente na unidade menos distante e capaz do ponto de vista de recursos humanos e estruturais de atender de maneira eficiente, e, simultaneamente, que seja capaz de estruturar o modelo de assistência ao paciente grave, de acordo com protocolos previamente estabelecidos para o melhor desfecho do paciente. O foco será obter em tempo real os seguintes: capacidade instalada hospitalar e informações de todos os equipamentos de atenção ao SUS; fluxos de pacientes, internamente e entre regiões de saúde; geolocalização de todos os serviços de saúde do estado de SP, incluindo os filantrópicos e contratados, tanto para os gestores quanto para os pacientes; regulação do acesso, de forma regionalizada, mas com execução centralizada, com protocolos claros de encaminhamentos e definição de prioridades; gestão de filas com transparência de informações à população e aplicação e auditorias de protocolos de tratamento.A integração da inteligência artificial e a utilização de BIG DATA na avaliação em tempo real dos recursos em saúde pública e na alocação de recursos podem trazer benefícios incontestes aos pacientes graves. (AU)