Projeto de Data Warehousing sobre Informações em Saúde para dar Suporte a Análise de Faturamento Hospitalar

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1 Projeto de Data Warehousing sobre Informações em Saúde para dar Suporte a Análise de Faturamento Hospitalar Newton Shydeo Brandão Miyoshi Joaquim Cezar Felipe Grupo de Informática Biomédica Departamento de Física e Matemática - FFCLRP-USP

2 Motivação

3 Motivação Geral: Necessidade: ambiente de suporte a decisão Desafio: transformar dados em informações criando ferramental analítico eficiente, amigável e flexível Munir gestores em saúde para: Específica: aprimorar a eficiência operacional reduzir custos aumentar a qualidade dos serviços Inexistência de módulo de análise de informações acoplado ao sistema de faturamento hospitalar do HC-FMRP-USP

4 Contexto: HC-FMRP-USP Sistema de informações hospitalares do HC-FMRP Composto por inúmeros sub-sistemas Bases de dados não completamente integradas Sub-sistema do faturamento hospitalar Criado em 2008 Não possui recursos de análises da informação Análise do faturamento feita por meio de relatórios gerados via scripts SQL

5 Objetivos Primeiro passo para a criação de um ambiente de suporte a decisão sobre a base de dados hospitalares do HC-FMRP faturamento Projeto de um Data Warehousing baseado nos padrões SUS para informações de faturamento hospitalar Planejamento das ferramentas de extração, transformação e carga (ETL) Estruturação de um ambiente de análise (OLAP)

6 Conceitos Data Warehouse: Coleção de dados orientados por assuntos, integrados, variáveis com o tempo e não voláteis, para dar suporte ao processo de tomada de decisão Bill Inmon Data Warehousing: Infra-estrutura + ferramental para execução dos processos no ambiente

7 Conceitos Componentes do ambiente:

8 Conceitos Representação da informação usando modelo dimensional: Esquema-estrela Tabela Fato Tabelas Dimensões Ferramentas OLAP (online analitycal processing): análise multidimensional cubos de dados

9 Método Processo dividido em seis fases: Fase 1: análise da base de dados do HC e dos relatórios financeiros Fase 2: modelagem dimensional do Data Warehouse Fase 3: geração do processo de carga (ETL) Fase 4: geração de metadados e configuração do servidor OLAP Fase 5: geração das análises Fase 6: testes de avaliação

10 Ambiente de Desenvolvimento SGBD: MySQL carregado com dados de 3 meses (maio, junho e julho de 2009) do servidor do HC-FMRP Modelagem do DW: MySQL Workbench Antigo DbDesigner Ferramentas para implantação do DW: Pentaho Open Source BI Suite

11 Pentaho Open Source BI Suite Pacote para criação de um ambiente de BI Componentes Pentaho Data Integration (Kettle) Pentaho Analysis (Mondrian) Pentaho BI Platform Pentaho Reporting Pentaho Data Mining (Weka)

12 Pentaho Data Integration (Kettle) Ferramenta ETL Java, Open-Source Organizada em Passo > Transformação > Job

13 Pentaho Data Analysis (Mondrian) Servidor OLAP Relational OLAP (ROLAP) Escrito em Java Schema-Workbench:

14 Método

15 Resultados - Fase 1 Análise da base de dados do HC e dos relatórios financeiros 43 Relatórios gerados mensalmente 22 Relatórios de Complexidade 21 Relatórios Gerenciais Relatório de complexidade da Cardiologia Clinica no mês de junho de 2009

16 Resultados - Fase 1 Relatórios legados gerados via script SQL

17 Resultados - Fase 1 Para geração dos relatórios são acessadas diretamente 34 tabelas diferentes:

18 Resultados Fase 2 Modelagem dimensional do Data Warehouse Criados 3 esquemas estrela: Fato do item da conta hospitalar Fato da conta hospitalar Fato da apresentaçao SUS No total 18 tabelas dimensões

19 Resultados Fase 2 Esquema Estrela Conta Hospitalar

20 Resultados Fase 3 Geração do processo de carga (ETL) Uso do Kettle Exemplo de transformação: carga da tabela dimensão procedimento_sus

21 Resultados Fase 4 Geração de metadados e configuração do servidor OLAP Schema-Workbench

22 Resultados Fase 5 Geração dos relatórios Gastos de Complexidade no mês de maio

23 Resultados Fase 5 Valor total das internações dos institutos por mês

24 Resultados Fase 6 Fase de testes Teste da Modelagem Dimensional Teste do Processo de Carga do DW Teste da Modelagem 28 dos 43 relatórios 15 faltantes são relatórios contendo informações muito específicas Teste do Processo de Carga do DW Valores próximos ao real

25 Conclusão Primeiro passo para implantação do DW do faturamento Transferência das tarefas de emissão de relatórios gerenciais analista de sistemas gestor Processo de análise flexível e otimizado Ferrmental utilizado robusto e amigável Futuro: Customização das ferramentas para o ambiente de trabalho dos gestores usuários Outros esquemas estrela relatórios mais específicos Expandir DW data marts para outros setores

26 Agradecimento: equipe técnica do Centro de Informações e Análises do HC- FMRP-USP

27 Obrigado! Projeto de Data Warehousing sobre Informações em Saúde para dar Suporte a Análise de Faturamento Hospitalar Newton Shydeo Brandão Miyoshi Joaquim Cezar Felipe

28 Faturamento Hospitalar - SUS Faturamento Hospitalar no SUS Internação > AIH (Autorização de Internação Hospitalar) Tabela Unificada Sistemas de Informação do SUS SISAIH Sistema de entrada de dados de internação Formato no padrão SUS SIHD Gestores locais

29 Tabela Unificada do SUS Tabela de Procedimentos, Órteses, Próteses e Materiais Especiais (OPM) do SUS Unificar e substituir a Tabela de Procedimentos do SIA e do SIH Organizada em 4 níveis:

30 Tabela Unificada do SUS SIGTAP (Sistema Gerenciador da Tabela Unificada)

31 Pentaho Data Integration (Kettle)

32 Pentaho BI Platform Administration Console

33 Pentaho BI Platform User Console

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