Utilizando Mapas Dinâmicos Georeferenciados para Suportar

Utilizando Mapas Dinâmicos Georeferenciados
para Suportar Monitoramento e Análise de Informações
de um Sistema Municipal de Saúde
Joaquim Cezar Felipe1, Alexandre Rezende2, Virgilio Cavicchioli Neto2, Beatriz Berardo2,
Wagner Lúcio Gueleri3, Domingos Alves 2,4
1
Departamento de Física e Matemática - Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto,
Universidade de São Paulo (USP), Brasil
2
Laboratório Interdisciplinar de Computação Científica (LICC – COC) - Faculdades COC, Brasil
3
Departamento de Informática - Secretaria Municipal de Saúde de Ribeirão Preto (SMS-RP) Brasil
4
Programa de Mestrado em Saúde Coletiva - Universidade Católica de Santos (UNISANTOS) Brasil
Resumo – Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema para monitoramento e análise espaçotemporal aplicada a dados de saúde, motivado pela relevância que o elemento espaço adquire, enquanto
categoria de análise, em contextos tais como o controle de epidemias. A idéia geral é que os dados sobre os
usuários cadastrados em um sistema de saúde possam compor de forma efetiva um sistema de informações,
incorporando recursos que permitam ao usuário do sistema explorar com propriedade e flexibilidade o conteúdo
da base de dados disponível. Assim, o desenvolvimento do sistema proposto inclui o projeto e a implementação
de um banco de dados para fins da assistência integral à saúde, contando com recursos gráficos, incluindo mapas
e ortofotos da região determinada, utilizando como estudo de caso a área e as informações de saúde do município
de Ribeirão Preto.
Palavras-chave: georeferenciamento, sistemas de informações em saúde, bancos de dados geográficos
Abstract – This work presents the development of a system for space-time monitoring and analysis of data from
health systems, motivated by the need to incorporate the space as a category of analysis. The information about
the patients of a health system becomes an effective information system through a set of features that allow the
system users to explore the available database in a flexible and efficient way. Therefore, the development of the
system presented here includes the design and the implementation of a database to be used in integral health
assistance, supported by computer graphics devices, including maps and spatial photos of epidemic areas.This
is shown here more specifically with a case study, namely the area of Ribeirão Preto city.
Key-words: geographic systems, health information systems, geographic databases
Introdução
A mudança do paradigma nos sistemas de
saúde e na sua prestação de serviços em todo o
mundo tem levado a uma crescente demanda por
informações que permitam o gerenciamento de
recursos públicos, com o objetivo de oferecer
melhores serviços a menores custos, atingindo o
maior número possível de pessoas. Entretanto,
nenhum modelo pode ser implantado e gerenciado
sem um suporte adequado de informação que
permita avaliar seu desempenho e ajustá-lo de
acordo com as avaliações realizadas. Para isso,
estamos trabalhando no geoprocessamento dos
dados em saúde de Ribeirão Preto. Encontram-se
em desenvolvimento aplicativos que acessam os
dados do sistema de forma amigável e rica em
recursos para a análise do usuário, incluindo entre
esses recursos o uso de mapas georeferenciados e
ortofotos das diferentes regiões do município. Estas
implementações deverão resultar em um sistema
que
disponibiliza
mapas
computadorizados
dinâmicos onde os dados históricos ou em tempo
real poderão ser visualizados, podendo ser
utilizados para apresentar a informação no curso do
estudo de uma doença, por exemplo, e não
somente para registrar os resultados após a
conclusão do estudo [1]. Dessa forma, poderemos
contribuir para a evolução do sistema de atenção
primária à saúde pública, por meio de recursos que
proporcionarão
melhoria
da
qualidade
da
informação nesse setor, como, por exemplo, a
modernização dos atendimentos nas UBS, ou então
o acompanhamento e controle de epidemias por
parte dos órgãos responsáveis [2].
Metodologia
Sistemas
de
Informações
Geográficas
(Geographic Information Systems - GIS) comportam
diferentes tipos de dados e aplicações, em várias
áreas do conhecimento. Exemplos são: otimização
de tráfego, controle cadastral, gerenciamento de
serviços
de
utilidade
pública,
demografia,
cartografia, administração de recursos naturais,
monitoramento ou controle de epidemias e
planejamento urbano [3]. A utilização de GIS facilita
a integração de dados coletados de fontes
heterogêneas [4]. A sua utilização em análise de
epidemias é de fundamental importância, pois,
como os mapas são georeferenciados, o uso do
GIS se torna uma ferramenta valiosa para a
realização de avaliações espaços-temporais [5].
O sistema aqui apresentado incorpora
recursos da tecnologia GIS para promover a
integração da base de dados dos usuários de um
arquivo municipal de saúde com a base
cartográfica. Tipicamente, trabalhamos com mapas
digitais de um município específico, cobrindo 100%
da área urbana da cidade em uma escala de
aproximadamente 1:2000. Parte-se da divisão da
base cartográfica de acordo com algum critério de
interesse (por setor censitário ou por cobertura das
Unidades Básicas de Saúde, por exemplo) e
aplicam-se recursos capazes de identificar
distribuições espaço-temporais no mapa e analisálas, fornecendo relatórios estatísticos e gráficos.
Em adição, para o desenvolvimento desse
trabalho, foi necessário projetar e disponibilizar a
infra-estrutura para o armazenamento persistente
de todas as informações relacionadas às tarefas
especificadas
e
implementadas.
Esse
armazenamento foi feito por meio de um sistema de
gerenciamento de bases de dados relacional
(SGBD), através do qual as informações
pertinentes a todos os grupos serão manipuladas e
integradas. São utilizados recursos específicos de
modelagem, indexação e manipulação de dados
que contemplem características de bancos de
dados geográficos, a fim de otimizar ao máximo as
tarefas
de
georeferenciamento
e
análise
evolucionária, que são predominantes no projeto.
A Figura 1 apresenta o diagrama entidaderelacionamento relativo à base de dados
implementada.
Figura 1 – Modelagem da base de dados que suporta a infra-estrutura de armazenamento de informações do sistema.
Especificamente, é necessário estabelecer
um mecanismo de transformação de endereços (da
forma como são armazenados nos sistemas de
informações legados disponíveis) em coordenadas
geográficas, e vice-versa. Na Figura 1, vemos que
cada domicílio, cadastrado na tabela Casa possui
suas coordenadas geográficas x e y armazenadas
respectivamente nos atributos coordx e coordy.
Essas coordenadas constituem a chave para o
georeferenciamento
de
cada
ocorrência
de
doenças, ou para a análise estatística de
distribuições sócio-econômicas da população.
Obviamente, as bases de dados legadas, mantidas
pelos órgãos oficiais de saúde do município, não
contém essas informações, mas apenas o
endereço de cada domicílio cadastrado. Nos
sistemas de saúde, o endereço de correspondência
é a forma de referência espacial mais encontrada.
É também a forma de localização espacial mais
utilizada pela população. Isto torna o endereço a
chave de acesso mais adequada para armazenar e
recuperar informações espaciais em um Sistema de
Informações Geográficas urbano [6].
Dessa forma, a geração das coordenadas
geográficas de todos os domicílios cadastrados
consiste em tarefa crucial para o funcionamento do
projeto. O método desenvolvido constituiu-se nas
seguintes etapas:
• Divisão de cada logradouro (rua, avenida, etc)
em segmentos de retas e obtenção das coordenadas
dos pontos extremos de cada segmento;
• Armazenamento dessas coordenadas em uma
tabela específica (Segmento) do banco de dados;
• Cálculo do comprimento de cada segmento e
do comprimento total do logradouro;
• Distribuição uniforme de todos os domicílios
localizados em um logradouro, ao longo dos seus
segmentos, de acordo com a seqüência numérica
dos números das casas;
• Cálculo das coordenadas de cada domicílio, a
partir das coordenadas dos pontos extremos do
segmento onde ele se localiza e da sua posição na
seqüência numérica de números das casas.
A aquisição dos segmentos e das
coordenadas dos pontos extremos foi realizada
manualmente, com auxílio de um programa de
computação gráfica, sobre mapas detalhados de
cada bairro da cidade.
Para exemplificar o processo, tomemos a rua
Álvaro de Lima, destacada na Figura 2. Por se
tratar de uma rua não retilínea, são marcados 4
pontos (mostrados com um X) que dividem a rua
em 3 segm entos. As coordenadas de cada ponto
são então obtidas diretamente do sistema que
manipula o mapa. Cada segmento, juntamente com
seus respectivos pontos são armazenados na
tabela Segmento.
X
X
X
X
Figura 2 - Aquisição dos segmentos de uma rua.
A seguir, com a distância entre os pontos, é
calculado o comprimento de cada segmento. Os
domicílios vão sendo distribuídos ao longo dos
segmentos e as suas coordenadas são calculadas
e armazenadas na tabela Casa.
Esse procedimento gera o mapeamento
entre o endereç o de cada domicílio, contido nas
tabelas legadas, e as coordenadas desses
domicílios, para a tabela Casa. Posteriormente, a
partir dessas coordenadas, cada domicílio da área
urbana do município poderá ser plotado em mapas
que obedecem ao mesmo sistema de coordenadas
do mapa de origem das coordenadas dos
segmentos dos logradouros.
O cálculo e o armazenamento dos dados
intermediários e finais foram realizados por meio de
Stored Procedures do SGBD.
Resultados
A seguir mostramos alguns avanços na
construção do sistema discutido anteriormente.
Particularmente, apresentamos aqui o EpiCASimGIS
(ainda
uma
versão
preliminar
para
demonstração) desenvolvido para monitoramento
de epidemias em uma dada região, servindo como
um sistema de vigilância epidemiológica. Mais
especificamente, o exemplo mostrado na seqüência
fornece um mapa digital dinâmico para a
atualização visual e análise, dos dados existentes
da distribuição geográfica (com georeferenciamento
de pacientes por endereço) e evolução temporal
(com data dos primeiros sintomas) dos casos
(autóctones) de dengue nos últimos anos (de 1998
a 2003) na cidade de Ribeirão Preto.
O EpiCASim-GIS é bastante robusto no que
se refere a inserção de novos casos, permitindo ao
agente de saúde trabalhar com bastante
flexibilidade. Na Figura 3 é mostrado o
procedimento padrão de inserção a partir da Ficha
Individual de Investigação. Com os casos
cadastrados, é possível a construção de um mapa
temático da atualização do controle do vetor (Aedes
Egypts) por domicílio ou região.
Figura 3 - Modo de inserção de um caso de Dengue a partir dos dados coletados da Ficha Individual de Investigação.
A partir desse sistema, ainda é possível
monitorar uma distribuição espacial (clusters) da
incidência da dengue, conciliando a ocorrência
temporal de casos com a quantificação da
propagação da doença (Figura 4). É possível
observar na figura o aparecimento de clusters.
Figura 4 - Evolução temporal da Dengue em dois momentos do desenvolvimento dessa epidemia.
Na Figura 5 é mostrada, uma outra
possibilidade de saída do EpiCASim-GIS, onde, a
partir da localização dos eventos, são registradas
as quantidades de ocorrências por área (quadrat
analysis) [7], o que permite avaliar se a distribuição
espacial é aleatória ou não. Os resultados são
representados em gráficos para o usuário final, com
dados reais dessa epidemia, de localização e
aglomeração.
Figura 5 – Exemplo de análise de clustering espaço-temporal do EpiCASim-GIS.
Discussão e Conclusões
Agradecimentos
No exemplo particular da disseminação da
epidemia da dengue na cidade de Ribeirão Preto,
mostrado na seção precedente, podemos verificar
que, com a definição das unidades espaciais em
conjunto com as ocorrências temporais, o sistema
fornece um suporte valioso para a análise e o
entendimento da proliferação dessa epidemia.
A percepção desse cenário facilita a
identificação de áreas com risco elevado de
ocorrência ou avaliação de riscos em torno de uma
fonte de contaminação visando o estabelecimento
de medidas de controle, podendo orientar o
desenvolvimento de novas ações da Secretaria da
Saúde do município.
De uma maneira mais geral esse sistema,
esta sendo projetado para receber as informações
da realização de um censo para o cartão-saúde da
cidade de Ribeirão Preto, onde a coleta de dados
esta sendo feita em fichas eletrônicas in loco,
identificando as características dos domicílios e
seus moradores, de acordo com as normas do
Ministério da Saúde e com as particularidades do
município de Ribeirão Preto.
Finalmente, vale a pena destacar, que o
sistema, de forma global, está sendo projetado para
receber as informações e mapas de qualquer
município específico.
Este trabalho tem o apoio financeiro da
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São
Paulo, FAPESP (processo número: 2002/03564-8).
Também é subvencionado através do convênio
entre a Secretaria Municipal de Saúde de Ribeirão
Preto, SMS-RP e o Laboratório Interdisciplinar de
Computação Científica, LICC – COC (Lei número
10025, publicada em 1/4/2004, no Diário Oficial do
Município de Ribeirão Preto).
Referências
[1] Alves, D., Neto, V. C., Rezende, A., Berardo,
B., Gueleri, W. L. (2004), “Visualização e
Análise Exploratória dos Agregados Espaçotemporais das Epidemias de Dengue em Mapas
Digitais Dinâmicos”, Anais do VI Congresso
Brasileiro de Epidemiologia. Recife - Brasil, 1923 Junho.
[2] Datasus (2004), "Conjunto Essencial de
Informações do Prontuário do Paciente para
Integração
da
Informação
em
Saúde".
Documento
PRC:
1999-11-12;
v1.0.
http://www.datasus.gov.br/prc/prcdown.htm
(acessado em 09/2004).
[3] Câmara, G., Monteiro, A. M., Paiva, J., Gomes,
J. and Velho, L. (2000), "Towards a Unified
Framework for Spatial Data Models", Journal of
the Brazilian Computing Society, Brasil.
[4] Câmara, G. (1996), "Anatomia de Sistemas de
Informação
Geográfica",
X
Escola
de
Computação,
Instituto
de
Computação,
UNICAMP, Campinas – Brasil.
[5] Carvalho, M. S. (2003), "Proposta de
implantação de um Sistema de informações
Geográficas para apoio ao Programa de
Agentes Comunitários de Saúde", Programa de
Saúde da Família.
http://www.cpqam.fiocruz.br/nicc/ofrecife.htm
(acessado em 08/2003).
[6] Davis, C. (2004), "Banco de Dados para
Aplicações Urbanas",
http://www.dpi.inpe.br/gilberto/livro/bdados/cap7
-aplicurbanas.pdf (acessado em 09/2004).
[7] Werneck, L. G., Struchner, J. C. (1997),
"Estudos de Agregados de Doenças no EspaçoTempo: Conceitos, Técnicas e Desafios",
Caderno de Saúde Pública, Rio de Janeiro,
13(4):611-624, out -dez.
Contato
Prof. Domingos Alves
Programa de Mestrado em Saúde Coletiva,
UNISANTOS, Av. Dr Carvalho de Mendonça,
Santos, SP
e-mail: [email protected]