Modelagem computacional da capacidade produtiva e do financiamento da rede assistencial do sus: uma abordagem com foco em inteligência computacional e orçamento secreto

Valentim, Ricardo Alexsandro de Medeiros

Universidade Federal do Rio Grande do Norte

2025-06-12

Inteligência computacional

Financiamento público em saúde

Orçamento secreto

Esta dissertação apresenta uma análise da produção assistencial do Sistema Único de Saúde (SUS) no Brasil, utilizando abordagens técnicas de Engenharia de Computação para modelar a relação entre a produção de serviços e os mecanismos de financiamento. São analisadas as produções ambulatoriais e hospitalares, bem como os repasses financeiros fundo a fundo, a infraestrutura disponível e os recursos humanos. A metodologia aplicada baseia-se em sistemas de informação e técnicas de inteligência computacional para integrar e analisar as diferentes bases do Ministério da Saúde, como SIGTAP, CNES e FNS, garantindo a rastreabilidade e auditabilidade dos dados. Além disso, foram utilizados algoritmos para detectar anomalias na produção apresentada e na aprovação de recursos, evidenciando possíveis inconsistências e fraudes no uso dos recursos públicos. Os resultados revelam discrepâncias significativas entre a produção assistencial declarada e os recursos percebidos, sugerindo a necessidade de aprimoramento dos mecanismos de controle e da interoperabilidade dos sistemas de informação do SUS. As recomendações propostas incluem melhorias nos aspectos técnicos dos sistemas de saúde, visando aumentar a eficácia da gestão e a transparência dos processos.

This dissertation presents an analysis of the healthcare production of the Unified Health System (SUS) in Brazil, using technical approaches from Computer Engineering to model the relationship between service production and funding mechanisms. Outpatient and hospital production are analyzed, as well as intergovernmental financial transfers, available infrastructure, and human resources. The methodology applied is based on information systems and computational intelligence techniques to integrate and analyze the different databases of the Ministry of Health, such as SIGTAP, CNES, and FNS, ensuring the traceability and auditability of the data. In addition, algorithms were used to detect anomalies in the production presented and in the approval of resources, highlighting possible inconsistencies and fraud in the use of public resources. The results reveal significant discrepancies between the declared healthcare production and the resources perceived, suggesting the need to improve control mechanisms and the interoperability of SUS information systems. The recommendations proposed include improvements in the technical aspects of health systems, aiming to increase management effectiveness and transparency of processes.