InfoSAS: um sistema de mineração de dados para controle da produção do SUS

  • Osvaldo Carvalho Universidade Federal de Minas Gerais
  • Wagner Meira Jr Universidade Federal de Minas Gerais
  • Marcos Prates Universidade Federal de Minas Gerais
  • Renato Assunção Universidade Federal de Minas Gerais
  • Raquel Minardi Universidade Federal de Minas Gerais
  • José Nagib Cotrim Árabe Universidade Federal de Minas Gerais

Resumo

Este trabalho apresenta o InfoSAS, um sistema de detecção de anomalias estatísticas nos registros da produção do SUS. O InfoSAS encontra taxas de atendimentos por habitante muito superiores à média nacional,ou valores de internação bem acima dos praticados pela maioria dos estabelecimentos para um mesmo procedimento. Os resultados encontrados indicam que centenas de milhões de reais gastos pelo SUS são destinadosa atendimentos considerados anômalos por critérios conservadores.

Biografia do Autor

Osvaldo Carvalho, Universidade Federal de Minas Gerais
é doutor de Estado emCiência da Computação pelaUniversidade Pierre et MarieCurie e professor associadoda UFMG. Trabalhou comalgoritmos distribuídos, ehoje leciona Programação deComputadores e desenvolvesistemas de informação.
Wagner Meira Jr, Universidade Federal de Minas Gerais
é PhD pela Universidade deRochester e professor titularde Ciência da Computaçãona Universidade Federal deMinas Gerais. Suas áreas deinteresse são mineraçãode dados, sistemasparalelos e distribuídose suas aplicações.
Marcos Prates, Universidade Federal de Minas Gerais
é bacharel pela UFMG (2006)em Matemática Computacional,mestre pela UFMG (2008) emEstatística e PhD em Estatísticapela University of Connecticut,EUA (2011). Desenvolve métodosestatísticos e algoritmos paraanálise de estatística espaciale aprendizado de máquina.
Renato Assunção, Universidade Federal de Minas Gerais
é PhD em Estatística pelaUniversity of Washington/EUA e professor titular doDepartamento de Ciência daComputação da UFMG, além deespecialista em desenvolvimentode algoritmos e métodos paraa análise de dados estatísticos,especialmente aqueles comgeorreferenciamento.
Raquel Minardi, Universidade Federal de Minas Gerais
é bacharel em Ciência da Computação,doutora pela UFMG e pós-doutorapelo Comissariat à l’Énergie Atomiqueet aux Énergies Alternatives (CEA).Desenvolve modelos e algoritmosem visualização de dados e embiologia computacional. Publicoumais de 20 artigos em periódicosinternacionais e em conferênciasnacionais e internacionais.
José Nagib Cotrim Árabe, Universidade Federal de Minas Gerais
é PhD em Ciência daComputação pela Universityof California, Los Angeles(UCLA), além de professorda Universidade Federalde Minas Gerais e chefedo Departamento deCiência da Computação.
Publicado
2016-09-01
Edição
n. 137 (2016): Revista do TCU
Seção
Artigos

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