Integração de Bases Heterogêneas em Saúde com Princípios de Inteligência Artificial Responsável

Resumo

Esta pesquisa tem como proposta investigar estratégias para integrar dados heterogêneos na área da saúde, com ênfase nos desafios de interoperabilidade tanto estrutural quanto semântica. A área da saúde é caracterizada por uma grande variedade de fontes de informação, como prontuários eletrônicos, sistemas de notificação, exames laboratoriais e registros hospitalares, que, muitas vezes, seguem formatos e padrões distintos (TORAB‑MIANDOAB et al., 2023). Essa diversidade dificulta o compartilhamento de informações entre sistemas e compromete análises clínicas mais abrangentes, tornando a integração um desafio relevante (RAGHUPATHI; RAGHUPATHI, 2014). O objetivo geral do trabalho é propor e avaliar abordagens que contribuam para a integração de dados de diferentes origens, buscando reduzir a fragmentação e ampliar a capacidade de análise conjunta entre sistemas. Em especial, pretende-se investigar o uso de ontologias biomédicas — como a SNOMED CT — como recurso para promover o alinhamento semântico entre bases com vocabulários e estruturas distintas. Ontologias oferecem um meio de representar formalmente o conhecimento de um domínio, o que pode facilitar o mapeamento e a padronização de informações, mesmo quando expressas de formas variadas (SCHULZ et al., 2009). Como cenário de aplicação e validação da proposta, será adotado o contexto da saúde materna, com foco específico em registros relacionados à pré-eclâmpsia. A escolha se deve à complexidade dessa condição clínica e à diversidade de dados necessários para seu monitoramento — como sinais vitais, exames laboratoriais, histórico gestacional e anotações médicas. Essa variedade torna a pré-eclâmpsia um caso representativo dos desafios de integração semântica na prática clínica. Além dos aspectos técnicos, o projeto também se compromete com princípios de ética e responsabilidade no tratamento de dados sensíveis. As soluções desenvolvidas deverão ser transparentes, seguras e compreensíveis, especialmente diante de seu possível uso em contextos assistenciais. A proposta busca não apenas viabilidade técnica, mas também utilidade prática e aderência a boas práticas de saúde digital. A metodologia prevista inclui: (i) uma revisão sistemática da literatura sobre integração de dados clínicos, ontologias biomédicas e aplicações em saúde materna; (ii) a seleção de bases de dados com características heterogêneas e informações relevantes sobre pré-eclâmpsia; (iii) o desenvolvimento de um protótipo de integração baseado em mapeamento ontológico; e (iv) a análise dos resultados obtidos, com foco em aspectos como consistência, completude e aplicabilidade. Embora este seja um projeto em fase inicial, espera-se que seus resultados incluam a sistematização de boas práticas para integração semântica de dados clínicos, a construção de um modelo ontológico voltado à pré-eclâmpsia e a validação de um protótipo funcional. A expectativa é que tais contribuições ajudem a fortalecer a organização da informação em saúde, favorecendo análises mais integradas e apoiando a tomada de decisão em cenários clínicos complexos.