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This paper presents the computational implementation of a data distributed fusion and consolidation model in support of health management. It is intended that this aggregation model work as a support and source of information to health care researchers aiming to planning health actions, especially in municipal instances. For this purpose, is implemented a process of obtaining and automated data preparation. We present the process of defining this model of obtaining the information, including the type of support, the process of obtaining the production registers, the connection model to social networks and academic production. From the model presented here were generated 91 e-books that are available in open access. Resumo. Este trabalho apresenta os resultados obtidos na implementação computacional de um modelo de agregação e consolidação de dados distribuídos em apoio à gestão de saúde. Pretende-se que este modelo de agregação sirva de suporte e fonte de dados aos pesquisadores da área de saúde com vistas ao planejamento de ações de saúde, em especial em instâncias municipais. Com este propósito, é implementado um processo de obtenção e elaboração automática de dados. Apresentamos o processo de definição deste modelo de obtenção das informações, incluindo o tipo de suporte, o processo da obtenção dos registros das produções, o modelo de vinculação às redes sociais e a produção acadêmica. A partir do modelo aqui apresentado foram gerados 91 e-books que estão disponíveis, em acesso aberto. 1. Introdução As instituições médicas e governamentais da área da Saúde podem analisar uma grande e variada massa de dados multiestruturados para diagnosticar perfis ou grupos de pacientes. Esses dados são produzidos localmente, mas se encontram geograficamente distribuídas. A fusão e o armazenamento destes dados constituem-se como um grande desafio, uma vez que demanda largos recursos computacionais no gerenciamento dos mesmos. Como exemplo disso tem-se a grande quantidade de dados diferentes e não uniformizados, gerados por cada município que dificulta o agrupamento e o estudo comparativo. No Brasil, o sistema nacional de saúde está organizado pelo Sistema Único de Saúde (SUS), onde a gestão e o planejamento das ações acontecem de forma regionalizada e hierarquizada em níveis de complexidade crescente (BRASIL, 1990). O documento ‘Plano de Saúde’ elaborado pela gestão (municipal, estadual e federal) serve como base para as atividades e programações. Este Plano é realizado de acordo com as características estabelecidas pelo Conselho Nacional de Saúde (BRASIL, 2002). Nos municípios, no mínimo a cada quatro anos deve ser elaborado o Plano Municipal de Saúde (PMS). Este consiste em etapa diagnóstica e proposição de planejamento para ações de saúde (BRASIL, 2002; BRASIL, 2011). No planejamento de saúde devem ser considerados os serviços e as ações prestados pela iniciativa privada, de forma complementar ou não ao SUS (BRASIL, 2011). Os pesquisadores (e gestores) municipais têm dificuldades na obtenção e identificação das informações para elaboração de seus PMS, especialmente nos municípios menores. As principais dificuldades estão relacionadas à identificação das fontes de dados e à qualificação profissional para se fazer e apresentar as devidas análises (CERCEAU et al., 2001). Buscando auxiliar o agrupamento e fusão dos dados, em sua maioria disponibilizada de forma pulverizada na Internet, foi criada uma metodologia que automatiza a obtenção e a consequente geração de informações empregando técnicas computacionais. Procura-se aperfeiçoar os métodos empregados na coleta de dados, além de proporcionar uma maior disponibilidade de informações devidamente qualificadas, com o intuito de tornar o processo decisório dos gestores mais rápido – além de popularizar o acesso aos dados de saúde municipais, sejam eles de organizações públicas ou privadas. Nesse sentido, este trabalho se apoia em técnicas do domínio da e-science que objetivam preservar dados públicos da Saúde, ele tem como objetivo auxiliar pesquisadores de formação multidisciplinar que necessitem organizar dados científicos para disponibilizá-los em acesso aberto (Open Access) na forma de livros digitais (ebooks). Os dados são obtidos por meio de grande coleta de dados em bases distribuídas (e multiestruturadas) para serem consolidados na busca de evitarmos que esses dados se percam em um grande volume de dados, por falta de tratamento técnico adequado, como alerta Costa & Cunha (2014). Buscamos preservar os dados das séries temporais divulgadas na rede mundial de computadores pelas instituições governamentais da área de saúde. Diversas instituições têm optado por apresentar apenas a informação mais recente, usualmente excluindo do acesso online as bases históricas. O resultado da pesquisa é de cunho prático e possui impacto social tendo grande valor na área da gestão da saúde pública. Este trabalho está organizado da seguinte forma. Na seção 2 apresentamos os trabalhos relacionados. Na seção 3 apresentamos os Materiais e Métodos. Na seção 4 apresentamos os principais resultados. Na seção 5 apresentamos as conclusões. 2. Trabalhos Relacionados Foram propostos guias de orientação para elaboração de PMS, por diferentes instâncias governamentais, com obtenção manual de informações a partir de diversas fontes de dados (BAHIA, 2009; BRASIL, 2009). Uma das estratégias para disseminação de informações sobre os municípios consiste na geração dos “Cadernos de Informação de Saúde”. Com a utilização do programa IDBMUN (DATASUS, 2015a), são geradas planilhas Excel®, uma para cada área geográfica solicitada com indicadores obtidos das diversas bases de dados do Ministério da Saúde. Os dados disponíveis provêm basicamente do sistema TABNET (DATASUS, 2015), que possibilita a pesquisa por Informações de Saúde. Trata-se de um tabulador que torna disponíveis informações sobre o SUS. A consolidação de dados não se processa de maneira automatizada. CERCEAU et al. (2001) demonstrou a possibilidade de obtenção de dados descentralizados, do MS e outras fontes de dados externas ao DATASUS, a partir de fontes dispersas na Internet e de forma automática. A importância na descrição dos experimentos científicos tem aperfeiçoado no meio acadêmico o desenvolvimento da proveniência de dados (CRUZ et al., 2009; GUIMARÃES & CAVALCANTI, 2009). Estudos de geração automática de documentos XML para representação de bancos de dados na Web foram propostos a partir de esquemas conceituais. MARTINS (2004) empregou templates buscando a conversão automática de informações parametrizadas de banco de dados para texto descritivo com informações curriculares baseadas na Plataforma Lattes. Para aplicações multimídia com informação semântica foram implantadas soluções utilizando DTDs XML como base para manipulação e troca de informações (TEIXEIRA, 2005). A tecnologia RDF (Resource Description Framework) tem sido empregada neste contexto. A literatura recente aponta para utilização de geração automática de metadados baseados em contexto para suporte a Web Semântica (FERREIRA, 2006). O conceito de agentes tem sido mencionado ao serem empregados programas de computador que coletam conteúdo da Web de diversas fontes, processam estas informações e compartilham os resultados com outros programas. O presente estudo contribui com a captura automática de dados de informação de saúde de proveniência difusa, implementando um pipeline para compilação/fusão de dados públicos (multiestruturados) da área da saúde. 3. Materiais e Métodos A etapa de diagnóstico consiste em levantamento das informações para a Análise da Situação de Saúde com identificação, formulação, priorização e análise dos problemas de saúde em um determinado território (BAHIA, 2009). O território é o local onde se estabelece o atendimento de saúde propriamente dito. Usualmente, a partir de uma unidade mínima de agregação estabelecida como território (por exemplo, o bairro) empregam-se agregações dos territórios de forma ascendente (ou seja, agregam-se bairros para formar o território do município, agregam-se municípios para formar microrregiões, regiões de saúde, macrorregiões, estados etc.). A identificação dos problemas e necessidades de saúde da população de um município, o pesquisador da equipe municipal deve, basicamente, caracterizar a população, suas condições de vida, seu perfil epidemiológico e a constituição do sistema municipal de saúde (BAHIA, 2009). Importante destacar que cada município tem autonomia para definir as linhas gerais do processo de elaboração do seu PMS, consoante os princípios e diretrizes adotadas na legislação básica e normas complementares do SUS. Esta autonomia denota uma grande quantidade de dados diferentes e não uniformizados, dificultando o agrupamento e o estudo comparativo por município. 3.1. Metodologia de Coleta de Dados Neste trabalho, usando a regulamentação estabelecida para o SUS (BRASIL, 1990; BRASIL, 2011), foi estabelecida como unidade mínima de agregação o território municipal e a agregação segundo a região de saúde (isto é, agregação de municípios limítrofes). Desta forma, em junho de 2013 foram obtidas as bases territoriais correspondentes a 5.625 municípios, agregados em 437 regiões de saúde (DATASUS, 2015; DATASUS, 2015a). O conteúdo foi formado por dados das áreas de saúde pública, privada e de saúde suplementar (planos e seguros de saúde). Foram incluídos todos os municípios dos seguintes estados: Bahia, Alagoas, Minas Gerais, Rondônia, Roraima, São Paulo, Sergipe, Acre, Amapá, Espirito Santo, Rio de Janeiro e Rio Grande do Norte (Figura 1). Figura 1. Estados selecionados para edição de livros digitais. Foi realizada adaptação do software CADERNOS (DATASUS, 2015a) para obtenção de dados relacionados aos municípios que possibilita a inserção de tabelas nos modelos ‘municipais’ (planilhas Excel®). Foi realizada adaptação do script e da planilha município (por se tratar da unidade mínima de agregação estabelecida). A

Implementação Computacional de Fusão Automática de Dados Distribuídos em Apoio à Gestão de Saúde