Proposta de utilização de um Data Mart no centro cirúrgico do HCFMRP-USP

Proposta de utilização de um Data Mart no centro cirúrgico do HCFMRP-USP Maria Eulália Lessa do Vale Dallora 1, Wilson Moraes Góes 2, Natália Abdala Rosa 3, Fernando José Carabolante 4, Fabiano Gonçalves dos Santos 5 1,2,3,4 Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto USP 2,5 Centro Universitário Moura Lacerda Resumo Este artigo destaca a importância e as oportunidades advindas da utilização de um Data Mart no processo de apoio a tomada de decisão gerencial do centro cirúrgico de um ambiente hospitalar. O uso desta tecnologia permite que seus usuários desfrutem dos benefícios de suas informações no processo de melhoria contínua da instituição. Palavras-chaves: Informática Médica, Data Warehouse, Data Mart, Sistema de Informação Hospitalar. Abstract This work highlights the importance and opportunities originated from the use of a Data Mart in the support process of manager decision-making of the surgery center of a hospital environment. The use of this technology allows the users to appreciate the information benefits on a continue improvement process of the institution. Key-words: Medical Informatic, Data Warehouse, Data Mart, Hospital Information System. Introdução Este trabalho destaca a importância da utilização da tecnologia de data mart na análise gerencial das informações do Centro Cirúrgico do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto HCFMRP-USP, vinculado à Secretaria de Estado da Saúde e associado à Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo para fins de ensino, pesquisa e prestação de serviços médicohospitalares à comunidade. O HCFMRP-USP é centro de referência de nível terciário, sendo considerado o maior hospital do interior do país. Possui, atualmente, 847 leitos, 34 salas cirúrgicas distribuídas em duas unidades: HC-Campus e Unidade de Emergência, realizando em média 28.500 cirurgias anuais. O Bloco Cirúrgico do HC-Campus é um grande centro de custo composto pelo Centro Cirúrgico Central e Centro Cirúrgico Ambulatorial. Seu parque de equipamentos e consumo de materiais, representam respectivamente 7,5% e 30% de todo o hospital. Por outro lado, as Autorizações de Internação Hospitalar (AIHs) cirúrgicas, que são faturas do Sistema Único de Saúde (SUS) representam 67% do faturamento total do Hospital. A demanda crescente de procedimentos médicos, principalmente os de alta complexidade, salta aos olhos dos gestores, que enfrentam imensas e inadministráveis filas de cirurgias. Existem diversas especialidades médicas atuando com objetivos de ensino, pesquisa e extensão dos serviços à comunidade. Sendo assim, a grade horária das cirurgias e os recursos (materiais, humanos, financeiros, etc.) são muito disputados e muitas vezes, para resolver os impasses, as decisões são tomadas sem uma análise de todas as informações que interferem nos problemas. Os sistemas de informação hospitalar atualmente em uso no Bloco Cirúrgico (Sistema de Agendamento de Cirurgias, da Farmácia do Bloco Cirúrgico e de Materiais Consignados) não dispõem de todas as informações gerenciais necessárias para tomada de decisões. Os relatórios obtidos através desses sistemas foram previamente programados para fornecer um padrão estático de informação [1], não atendendo muitas vezes às necessidades de consultas com o dinamismo que a situação exige. Segundo Laudon [2], nenhum sistema sozinho pode fornecer todas as informações de que uma empresa necessita. Metodologia A informatização dos Centros Cirúrgicos do HCFMRP (Campus) teve início em Janeiro de 2000, com a implantação do Sistema de Gerenciamento de Cirurgias [3] [4]. Através desse sistema os médicos agendam, suspendem, trocam ou remarcam as cirurgias, fazendo posteriormente sua descrição, além de possuírem à disposição informações curriculares dos procedimentos em que participou ou atuou como

cirurgião, por exemplo. O sistema disponibiliza a todas as áreas envolvidas as escalas cirúrgicas diárias, os instrumentais, equipamentos, hemoderivados e materiais necessários (possibilitando integração com os sistemas de Dispensação de Materiais da Farmácia do Bloco Cirúrgico e Dispensação de Materiais Consignados). Como apoio gerencial, é possível aos funcionários e a direção dos centros cirúrgicos acompanharem a taxa de ocupação das salas, a utilização dos horários pelas disciplinas, total de cirurgias por especialidade, total de suspensões e respectivos motivos e a movimentação diária dos pacientes pelas salas cirúrgicas e recuperação. Até o final de 2003 foram agendadas 60.160 cirurgias, sendo em média 1.427 ao mês, e 17.118 ao ano. A partir de então tornou-se possível a realização de diversos levantamentos estatísticos, até então inexistentes ou impossíveis de serem gerados mediante a complexidade do processo. Durante algum tempo tais estatísticas serviram como subsídio inicial para tomada de decisões administrativas. A crescente utilização do software, novas funcionalidades e a dinâmica do ambiente do bloco cirúrgico despertaram nos administradores a busca por informações mais intuitivas, oriundas de consultas cada vez mais complexas, não estáticas (conteúdo e formato de apresentação), rápidas e o mais independentes possíveis da equipe de informática local. Dessa forma, torna-se necessário a existência de um ambiente propício para consultas específicas com acessos rápidos e disponibilidade imediata das informações. Sendo assim, vem sendo feito um estudo para criação de um ambiente adequado capaz de prover rapidamente dados selecionados, lapidados e modelados de forma a apoiar o processo de decisão. Sistemas de informações transacionais, tais como controle de estoque, faturamento, folha de pagamento, são geralmente concebidos para o apoio das atividades diárias das instituições, sendo assim, limitados quando utilizados como ferramenta de tomada de decisão gerencial. Suprindo essa limitação surgiu a tecnologia de data warehouse, que representou uma mudança fundamental nos sistemas de informação e introduziu alguns novos e importantes conceitos. O data warehouse é um conjunto de banco de dados voltado para análises gerenciais. Segundo Inmon [5] [6], data warehouse é um conjunto de dados baseados em assuntos, integrado, não volátil e variável em relação ao tempo, a fim de apoiar as decisões gerenciais. Essas características estão descritas a seguir: Orientado para assunto: Os dados são organizados pela forma como os usuários se referem a eles. Integrado: As inconsistências são removidas nas nomenclaturas e nas informações conflitantes, ou seja, os dados são padronizados. Não Volátil: Os dados são somente para leitura, além disso, não mudam com o passar do tempo. Séries Temporais: Os dados estão na forma de séries temporais e não na forma de estado corrente. Resumos: Os dados operacionais são organizados na forma mais útil para a tomada de decisão. Tamanho Grande: As séries temporais demandam espaço de armazenamento muito grande. Não Normalizado: Os dados para suporte à decisão podem ser redundantes. Um data warehouse também pode ser definido, segundo Silberschatz, Korth e Sudarshan [7], como um repositório de informações coletadas em diversas fontes, armazenadas por um período longo, permitindo acesso a dados históricos. Desse modo, as consultas para análises de dados gerenciais são mais fáceis de serem feitas, uma vez que ele concentra, em um único local, informações específicas de um determinado contexto, provenientes de fontes de dados operacionais que após sofrerem uma conversão e coleta das informações gerenciais necessárias, são armazenadas em estruturas multidimensionais próprias para análises de dados e consultas gerenciais. Estas consultas podem ser feitas por meio de aplicativos específicos que usam a chamada tecnologia OLAP, tal como os Sistemas de Informações para Executivos (SIE ou EIS). Estes sistemas são adequados para o tratamento de informações gerenciais e fornecem ao usuário um ambiente propício para análise de informações dentro de um determinado contexto [8]. A tecnologia OLAP (On Line Analytical Processing processamento analítico on line) é usada para acessar e manipular os dados de um modo dimensional para o suporte à decisão [9].É constituída por uma série de ferramentas especialmente projetadas para dar suporte ao processo decisório, por meio de consultas, análises e cálculos mais sofisticados nos dados. Além disso, permite aos usuários visualizarem os dados armazenados em um data warehouse, ou em outra base de dados gerencial, de forma a suportar sua forma natural de pensar e analisar os dados sob diferentes dimensões do negócio. Quais dados serão usados e como estarão organizados é um papel a ser dirigido pela necessidade do negócio da organização.

Segundo Figueiredo [10], a tecnologia OLAP possui as seguintes características: Ajuda os analistas e gerentes a sintetizarem as informações sobre a organização usando comparações, análise estatística, previsões e simulações; Trabalha em ambiente cliente-servidor; Oferece respostas consistentes e rápidas às consultas iterativas executadas pelo usuário, independendo da sua complexidade. Um banco de dados multidimensional permite que as seguintes análises sejam feitas, segundo Watson et. al [11]. Cálculos e aplicação de modelos através de dimensões, de hierarquias e ou por meio de membros; Análises de tendências através de períodos de tempo consecutivos; Divisão de subconjuntos de dados para visualização na tela; Drill-down, que é um mergulho feito nos dados partindo-se de conjunto de dados mais gerais para os mais detalhados; Roll-up, que é o processo contrário, ou seja, analisar dados mais gerais a partir de um conjunto mais detalhado de dados; Rotações para novas comparações dimensionais na área de visualização; Atualização de Dados: sendo possível inserir novas informações no banco de dados sem afetar os dados já existentes; Programação: não sendo necessário ao usuário saber comandos de programação para poder usar o software. Segundo Kimball [9], a modelagem entidade-relacionamento, usada em sistemas de informações transacionais, não é a mais adequada para os gerentes analisarem os dados que estão presentes nos seus sistemas e negócio. Por meio desse tipo de modelagem e diagrama fica difícil para um tomador de decisão visualizar os vários tipos de consultas e análises possíveis. Daí a necessidade de construir um modelo mais apropriado para a análise de informações gerenciais: o modelo dimensional, com facilidade de se separar o que deve ser medido, chamado de indicador e como estes devem ser analisados e medidos por meio das dimensões. Essas dimensões presentes nesse modelo possibilitam uma abstração do mesmo para figuras geométricas (principalmente os cubos). Por isso ele pode ser chamado de cubo de decisão. O cubo, por sua natureza, possui apenas três dimensões porém, a tecnologia OLAP permite que um mesmo indicador possa ser visualizado por mais dimensões. A Figura 1, ilustra uma visão de especialidade versus unidade federativa. A habilidade em girar o cubo de dados é a principal técnica para produzir relatórios multidimensionais, às vezes chamada de 'recortar e fatiar' (slice and dice) [2], e nos fornece outras visões possíveis tais como especialidade ou unidade federativa versus ano. Figura 1 - modelo multidimensional de dados Visualizar aspectos gerenciais de uma organização na forma dimensional é vital para o tomador de decisão, pois, ao fazer a análise de várias dimensões, ele poderá, ao mesmo tempo, encontrar tendências importantes a respeito do desempenho de suas unidades de negócio, apoiando assim suas decisões. Resultados A carga da base de dados do data mart foi feita da seguinte maneira: a idade que os pacientes possuíam na data da cirurgia foi armazenada de forma já calculada, em anos. O tempo total da duração de cada procedimento foi calculado e armazenado em minutos. Foram selecionadas as cirurgias agendadas no Bloco Cirúrgico do Campus entre o ano 2000 e 2003, totalizando 49293 cirurgias, desconsiderando-se as cirurgias de pacientes com data de nascimento nula, agendadas em salas cirúrgicas dos ambulatórios e as suspensas. Por ser um hospital escola com missão de assistência médica terciária e enfoque de ensino e pesquisa, o HCFMRP realiza procedimentos que a tabela SUS não contempla, pois possui enfoque assistencial. Sendo assim, o hospital adotou uma tabela proprietária de procedimentos que foram mapeados, quando possível, com os respectivos do SUS. Uma vez que o preço considerado na alimentação da base foi o valor constante da tabela do SUS, alguns

procedimentos sem correspondência ficaram sem essa informação. A tecnologia usada para a montagem do cubo fundamenta-se na plataforma Oracle, por já ser utilizada no HCFMRP e oferecer um ambiente seguro e coeso para o desenvolvimento de aplicações baseadas em data warehouse. Especificamente foi utilizado o banco de dados 9i e o Oracle Discoverer como ferramenta de visualização dos dados. Após a carga dos dados, foi criado o metadados para os cubos. O metadados é um banco de dados no qual são armazenadas as informações necessárias para a formação dos cubos de dados, que são pequenas porções do data warehouse montado. Este metadados é criado através de um software específico para a administração de data warehouses no qual é possível configurar quais dados serão visíveis para os usuários, suas formatações, estabelecimento de privilégios e direitos de visualização, filtros, consultas personalizadas e demais tarefas de administração de dados. Todos estes fatores formam a camada de usuário final, que é uma camada intermediária entre o banco de dados e a aplicação do usuário final, separando assim, o usuário, dos elementos físicos do banco de dados. A partir da base preparada e dos cubos elaborados, tornou-se possível correlacionar informações tais como: a) especialidade versus idade; b) unidade federativa de procedência do paciente versus especialidade versus ano; c) valor SUS do procedimento versus especialidade versus ano; d) tipo de cirurgia (eletiva/urgência) versus especialidade versus procedência versus ano; e) classificação versus especialidade versus mês versus ano. A Figura 2 ilustra a relação entre o estado de procedência dos pacientes e as especialidades, considerando-se estados da Região Sudeste e algumas especialidades somente. Figura 2 - Correlação de especialidades versus procedência de pacientes considerando a região Sudeste Os testes obtidos com o uso dessas ferramentas proporcionaram aos usuários maior agilidade e facilidade de manuseio, velocidade, independência, maior visão de todas as informações disponíveis, despertando novas idéias e possibilidade de novos cruzamentos inicialmente não idealizados, abrindo um novo horizonte de pesquisas dinâmicas com resultados imediatos. Discussão e Conclusões Atualmente existe uma dependência da gerência com a equipe de Tecnologia da Informação (TI) no processo de extração e correlação das informações mediante as necessidades do dia a dia. Tal dependência traz diversos inconvenientes tanto para a gerência, que não dispõe da informação em tempo hábil, quanto para a equipe de TI, que muitas vezes interrompe suas atividades para o atendimento. Apesar de eventuais dificuldades tais como interpretação das solicitações, complexidade das consultas e disponibilidade imediata dos analistas, as informações são fornecidas satisfatoriamente. A implantação desse piloto teve como objetivo proporcionar: Rapidez na recuperação de informações gerenciais Dinamismo na correlação das informações Independência da equipe de TI Melhor qualidade da informação, atendendo às necessidades particulares dos usuários Ser de fácil compreensão e uso: apresentada de forma detalhada ou resumida, numérica ou gráfica, abrangendo períodos anteriores e atuais, com possibilidade de análise de tendências futuras. Futuramente, a abrangência do data mart inicialmente proposto, ganhará uma dimensão maior de acordo com as necessidades das diversas sessões dependentes destas informações e do surgimento de novos sistemas que serão incorporados como novos data marts de forma a obter o data warehouse corporativo. O data warehouse é um instrumento gerencial extremamente útil, que oferece ferramentas de gestão para diagnóstico, contribuindo para a elaboração de planos de ação, de metas e acompanhamento da situação atual. É um processo de melhoria contínua que permite disseminar a informação expandindo conhecimento. Toda ação administrativa deve fundamentarse em situações mensuradas, em particular o

Bloco Cirúrgico de um Hospital Universitário de nível terciário, que atende às várias especialidades médicas como é o caso do HCFMRP-USP, só pode ser gerenciado com eficiência e eficácia a partir do conhecimento gerado pelas informações e indicadores. As cirurgias realizadas por especialidades, suas complexidades, a procedência, gênero dos pacientes atendidos refletem não só o perfil epidemiológico da população assistida mas também o papel do Hospital na rede assistencial de sua área de abrangência e permitem de forma contínua o aprimoramento dos objetivos perante os princípios do SUS. Agradecimentos Agradecemos a equipe do Bloco Cirúrgico e a Diretoria Clínica do HCFMRP, que provocaram as discussões e apresentaram as necessidades de informações gerenciais, que deram origem a esta proposta de melhoria contínua do bloco cirúrgico. Referências 1 Zirbes, S. F., Malvezzi, M. L. F. Informações Gerenciais em Hospital de Referência. VIII Congresso Brasileiro de Informática em Saúde- CBIS, 2002, Natal. 2 Laudon, Kenneth C. Sistemas de informação gerenciais : administrando a empresa digital / Kenneth C. Laudon, Jane P. Laudon ; tradução Arlete Simille Marques ; revisão técnica Erico Veras Marques, Belmiro João. São Paulo : Prentice Hall, 2004. 3 Cologna, Maria Helena Yasuko Takeno, Rosa, N. A., Goes, Wilson Moraes, Pozze, Rosemary Breda, Silva, Clélia de Jesus da Informatização no Bloco Cirúrgico In: V Congresso Brasileiro de Enfermagem em Centro Cirúrgico, Recuperação Anestésica e Centro de Material e Esterilização, 2001, São Paulo - SP, 2001. 4 Cologna, Maria Helena Yasuko Takeno, Rosa, N. A., Goes, Wilson Moraes, Pozze, Rosemary Breda, Silva, Clélia de Jesus da As interfaces da programação cirúrgica: da tradição à informatização In: 8º Simpósio Brasileiro de Comunicação em Enfermagem, 2002, Ribeirão Preto - SP. Anais do 8º Simpósio Brasileiro de Comunicação em Enfermagem, 2002. 5 Inmon, W. H. Como construir o data warehouse. Rio de Janeiro: Campus, 1997. 6 Inmon, W. H. Welch, J.D. Glassey, Katherine L. Gerenciando Data warehouse tradução : Ana de Sá Woodward ; revisão técnica : Ronald Stevis Cassiolato São Paulo Makron Books, 1999 7 Silberschatz, A.; Korth, H. F.; Sudarshan, S. Sistema de Banco de Dados. São Paulo, Makron Books, 1999. 8 Santos, F. G. dos. Um modelo de sistema de informação para executivos de apoio à gestão administrativa, orçamentária e financeira de uma universidade federal. 2001. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) Departamento de Engenharia de Produção, Universidade Federal de São Carlos, São Carlos. 9 Kimball, R. Data warehouse Toolkit. São Paulo: Makron Books, 1998. 10 Figueiredo, A. M. C. M. Molap x Rolap: embate de tecnologias para data warehouse. Developers Magazine, ano 2, n. 18, p. 24-25, fev. 1998. 11 Watson, H. J.; Houdeshel, G; Rainer Jr., R. K. Building executive information systems and other decision support applications. New York: John Wiley & Sons, 1997. Contatos Maria Eulália Lessa do Valle Dallora, Dirigente da Assessoria Técnica do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto. Campus Universitário s/n - Monte Alegre - Ribeirão Preto - SP, cep: 14048-900. Telefone: (16)602-2138.E-mail: meulalia@hcrp.fmrp.usp.br. Wilson Moraes Góes, Diretor Técnico do Centro de Informações e Análises do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto. Campus Universitário s/n - Monte Alegre - Ribeirão Preto - SP, cep 14048-900. Telefone: (16) 602-2274.E-mail: wmgoes@hcrp.fmrp.usp.br. MsC. Natália Abdala Rosa, Analista de Sistemas do Centro de Informações e Análises do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto. Campus Universitário s/n - Monte Alegre - Ribeirão Preto - SP, cep 14048-900. Telefone: (16) 602-2274. E-mail: naty@hcrp.fmrp.usp.br.

Fernando José Carabolante, Analista de Sistemas do Centro de Informações e Análises do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto. Campus Universitário s/n - Monte Alegre - Ribeirão Preto - SP, cep 14048-900. Telefone: (16) 602-2274. E-mail: carabol@hcrp.fmrp.usp.br. Prof. MsC. Fabiano Gonçalves dos Santos. Engenheiro de Computação e professor do Centro Universitário Moura Lacerda. Av. Dr. Oscar de Moura Lacerda, 1520 Ribeirão Preto - SP, cep 14076-510. Telefone: (16) 2101-2146. Fax (16) 627-0276. E-mail: fabiano@swcat.com.