Segundo dados do Ministério da Saúde, boa parte dos municípios brasileiros ainda não consegue repassar informações de forma integrada entre os sistemas que registram atendimentos do Sistema Único de Saúde, o que compromete diretamente o planejamento de insumos e medicamentos em rede. Esse tipo de fragmentação de dados é um dos principais obstáculos para que secretarias de saúde consigam prever com precisão a demanda futura por farmácia, equipamento e profissional em cada unidade sob sua responsabilidade, desafio que a Vert Analytics, empresa especializada em soluções de dados, IA e hiperautomação para governo e grandes empresas, observa com frequência em projetos de inteligência artificial aplicados à gestão pública.
O custo de planejar sem dados integrados
Farmacêuticos que atuam na gestão pública costumam dedicar boa parte do tempo a tarefas logísticas e burocráticas, como conferência manual de estoque e reconciliação de dados entre unidades, em vez de atuar diretamente no cuidado ao paciente. Quando esses dados não estão integrados, decisões de compra e distribuição de medicamentos acabam baseadas em estimativas históricas simples, sem considerar variações reais de demanda entre regiões.
O resultado é previsível: desabastecimento em algumas unidades, enquanto outras acumulam excesso de estoque de itens com baixa rotatividade. Nenhum dos dois cenários serve bem ao cidadão, e ambos representam ineficiência evitável quando a gestão passa a contar com dados consolidados e atualizados.
Essa ineficiência também tem custo financeiro direto. Medicamentos com validade vencida por excesso de estoque representam recurso público perdido, enquanto o desabastecimento gera custo indireto, como deslocamento do paciente entre unidades em busca do item necessário ou agravamento de um quadro de saúde por interrupção de tratamento contínuo.
Um caso de planejamento farmacêutico com dados integrados
Uma secretaria estadual de saúde de grande porte enfrentava exatamente esse tipo de desafio, com dados de atendimentos, pacientes e aquisições dispersos entre diferentes sistemas e unidades. A implementação de inteligência artificial permitiu integrar essas bases e qualificar indicadores de desempenho, como filas, produtividade médica e consumo real de insumos por região.
A Vert Analytics estrutura esse tipo de solução própria de inteligência artificial com foco em alocação ótima de profissionais, recursos e insumos, considerando a demanda específica de cada unidade de saúde. Segundo avalia a empresa, o mesmo tipo de arquitetura de dados também sustenta auditoria de aquisições, permitindo identificar contratações com indícios de desvio ou preço fora do padrão de mercado praticado pela rede.
Antes da integração, cada unidade de saúde costumava calcular sua própria necessidade de insumos com base em critérios internos, muitas vezes desconectados do comportamento observado em unidades vizinhas com perfil de atendimento semelhante. Consolidar esses dados em uma única base permite comparar unidades entre si e identificar rapidamente quando uma delas foge do padrão esperado para sua região e volume de atendimento.
Da farmácia popular ao planejamento estratégico
Programas de farmácia popular, que dependem de reposição constante de medicamentos de alta demanda, se beneficiam de forma direta desse tipo de previsão mais precisa. Auditar o uso de benefícios desses programas com apoio de dados integrados também ajuda a identificar padrões de consumo incompatíveis com o histórico esperado, sinalizando pontos que merecem atenção adicional da gestão, informa a equipe com 28 anos de atuação em tecnologia e foco em analytics desde 2016 da Vert Analytics.
Esse tipo de aplicação conecta duas dimensões que costumam ser tratadas separadamente na gestão pública: o planejamento estratégico de insumos e o controle contra desvio de recursos, quando, na prática, ambas dependem da mesma base de dados qualificada para funcionar bem.
Um banco de preços de referência, construído a partir do cruzamento de diferentes contratações ao longo do tempo, também ajuda a identificar quando uma aquisição específica está fora do padrão histórico praticado pela própria rede, sem depender apenas da comparação manual entre poucos orçamentos apresentados no momento da compra.
Previsão como ferramenta de gestão, não apenas de compra
Prever demanda com precisão não resolve apenas o problema de compra de medicamentos. Também orienta decisões sobre alocação de profissionais entre unidades, planejamento orçamentário e resposta a picos sazonais de demanda, que historicamente pegavam gestores de surpresa por falta de visibilidade antecipada sobre o comportamento da rede.
A empresa descreve esse tipo de gestão orientada por dados como parte de um movimento mais amplo de maturidade digital no setor público, no qual a previsão de insumos deixa de ser exercício isolado de compras e passa a integrar o planejamento estratégico da própria secretaria de saúde responsável pela rede.
Picos sazonais, como campanhas de vacinação ou surtos regionais de determinadas doenças, costumam gerar pressão repentina sobre estoque e equipe em um número limitado de unidades. Assim, antecipar esse tipo de variação com base em histórico de anos anteriores, cruzado com dados epidemiológicos disponíveis, reduz a improvisação que normalmente acompanha esses períodos de demanda concentrada.
Um desafio que se repete em outros estados
O tipo de fragmentação enfrentado por essa secretaria não é exclusividade de um único estado. Municípios e estados brasileiros, de forma geral, ainda lidam com sistemas de saúde que cresceram de forma isolada ao longo dos anos, cada unidade ou programa adotando sua própria ferramenta de controle, sem integração nativa entre elas.
A Vert Analytics coordena esse padrão de forma recorrente em diagnósticos realizados junto a diferentes órgãos de governo, o que reforça que o problema de dados fragmentados na saúde pública é estrutural, e não uma limitação pontual de um único estado ou secretaria específica.
Resolver essa fragmentação raramente exige substituir todos os sistemas em uso. Na maior parte dos casos, o ganho já aparece quando as bases existentes passam a se comunicar por meio de uma camada de integração construída sobre elas, sem exigir que cada unidade abandone imediatamente a ferramenta com a qual já está familiarizada. Esse tipo de abordagem gradual tende a enfrentar menos resistência interna do que uma substituição completa de sistemas, e ainda assim entrega ganho de visibilidade suficiente para sustentar decisões de planejamento mais precisas em prazo relativamente curto.
