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A diabetes mellitus tipo 2 é uma doença metabólica crônica que afeta a forma como o corpo processa o açúcar do sangue. O organismo não produz insulina ou cria resistência a ela, causando sintomas como cansaço, visão turva, aumento da fome e da sede. Sem o cuidado devido, a glicemia elevada pode causar complicações que vão desde lesões nos vasos sanguíneos e má oxigenação dos órgãos até risco aumentado de infarto do miocárdio e Acidente Vascular Cerebral (AVC).
Esse tipo de diabetes é o mais prevalente, representando 90% dos diagnósticos da doença, e tende a ser mais comum em pacientes acima do peso, sedentários e com hábitos alimentares não saudáveis. Para além da intervenção medicamentosa, mudanças comportamentais podem ter um impacto significativo no tratamento. No entanto, realidades socioeconômicas distintas podem influenciar na capacidade de adesão das pessoas a essas mudanças.
Nesse cenário, surgiu o projeto DMeter, fruto do trabalho da área de Big Data & Analytics e do Centro de Estudos e Promoção de Políticas de Saúde (CEPPS) do Hospital Israelita Albert Einstein. O objetivo é cruzar dados clínicos e sociais para obter resultados capazes de direcionar ações de manejo específicas e condizentes com diferentes realidades da diabetes tipo 2 no Brasil.
O médico e superintendente de Ciência de Dados e Analytics do Einstein, Edson Amaro Junior, descreve o projeto como uma solução digital para entender a iniquidade. “É conhecida a relação entre os determinantes sociais da saúde e a dificuldade de controle de doenças crônicas, mas é muito raro você encontrar uma demonstração desse conceito na operação do sistema de saúde com conotação de escalabilidade e preocupação de sustentabilidade”, avalia.
Cruzando dados
Nesse sentido, a Amazon Web Services (AWS) — que patrocina o projeto — selecionou a equipe do Einstein para desenvolver com eles um algoritmo para cruzar dados clínicos e socioeconômicos.
Os indicadores de saúde são do DataSUS, mais especificamente informações das unidades básicas de saúde do município de São Paulo sob a administração do Einstein.
As informações socioeconômicas provêm de duas fontes: uma é a Escala de Vulnerabilidade Familiar, um questionário aplicado nas unidades básicas de saúde e composto por indicadores, tais como “renda”, “violência”, “contexto familiar” e “pobreza”; outra é o GeoSES, um índice socioeconômico e georreferenciado criado para estudos em saúde no Brasil. A vantagem é que o processo atribui coordenadas geográficas aos dados, ou seja, considera pesos diferentes para cada fator em cada região. “Esse indicador vai se adaptando à situação local, promovendo a territorialização da atenção primária. Por exemplo, às vezes, o problema no bairro não é a mobilidade, mas pode ser a renda. Você não entra com uma fórmula fechada, e é possível que cada UBS tenha uma realidade, uma informação mais sensível para que o gestor possa tomar a decisão”, analisa Birajara Soares Machado, físico e coordenador de pesquisa no Einstein, e que está à frente do desenvolvimento do algoritmo.
Por enquanto, o projeto está em fase de prova de conceito, quando as informações ainda estão sendo organizadas pela equipe envolvida. “Estamos preparando esses dados socioeconômicos e cruzando com informações de diabetes em uma perspectiva exploratória para acharmos determinantes sociais. Agora o foco é criar o arcabouço tecnológico para ter dados prontos para serem analisados e consumidos”, afirma.
O projeto tem potencial para impactar um grupo em torno de 30 mil pacientes com diabetes do tipo 2 que usam o sistema público de saúde em São Paulo, segundo Birajara Machado. Os achados da pesquisa devem ser divulgados em até cinco meses, e a intenção é propor ações que se enquadrem no cotidiano dos pacientes a partir da observação de padrões.
Escalando a tecnologia
De acordo com o Edson Amaro Junior, o DMeter reúne importantes características para se tornar um instrumento relevante para os gestores e pode, inclusive, ajudar no aprimoramento de políticas públicas relacionadas à assistência aos pacientes do SUS.
“A ideia é compreender o quanto a condição de acesso à moradia ou mesmo o nível educacional, por exemplo, impactam na capacidade de um paciente com diabetes manter a doença controlada. Ser capaz de seguir as recomendações de alimentação, estar presente nas consultas agendadas… É muito difícil para uma população em situação de vulnerabilidade seguir todas as orientações médicas. Entender o problema vai ser relevante para considerar soluções alternativas”, ressalta.
Há ainda a possibilidade de implementar ações para além do sistema de saúde, já que uma vez mapeadas as dificuldades de cada região, seria possível um uso mais eficiente de recursos, por exemplo, dividindo um investimento que iria apenas para a compra de insulina com o incentivo de feiras e agricultura local.
Carolina Abelin
