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A mensuração da fila de cirurgias eletivas no Sistema Único de Saúde (SUS) permanece, em 2025, um desafio técnico, metodológico e institucional amplamente reconhecido na literatura e em documentos oficiais do Ministério da Saúde. Apesar da implementação de programas federais voltados à redução da demanda reprimida, como o Programa Nacional de Redução de Filas (PNRF) e o Programa Mais Acesso a Especialistas (PMAE), o SUS ainda carece de uma infraestrutura integrada de dados capaz de registrar, consolidar e analisar, de forma padronizada e auditável, informações sobre solicitações cirúrgicas, tempos de espera e procedimentos realizados. Este artigo demonstra que os principais sistemas atualmente utilizados para a gestão da fila cirúrgica — SISREG, SIH/SUS, e-SUS APS e os painéis DRAC/DATASUS — apresentam fragmentação estrutural, inconsistências de preenchimento e baixa interoperabilidade, inviabilizando a construção de séries temporais nacionais confiáveis. A ausência de identificadores únicos de solicitação, a heterogeneidade na alimentação municipal dos dados e a inexistência de ferramentas analíticas baseadas em ciência de dados e inteligência artificial configuram gargalos críticos para a governança da regulação cirúrgica no país. Com base em referenciais contemporâneos de governança de dados em saúde e em experiências internacionais, propõe-se um conjunto de ações estruturantes voltadas à padronização nacional, integração sistêmica, uso de machine learning e abertura de dados por meio de APIs públicas. Conclui-se que, sem reformas profundas na arquitetura informacional do SUS, o Brasil permanecerá incapaz de medir adequadamente sua demanda reprimida por cirurgias eletivas, comprometendo o planejamento cirúrgico e a gestão da capacidade instalada.
Published in: REVISTA CIENTÍFICA ACERTTE - ISSN 2763-8928
Volume 5, Issue 12, pp. e512288-e512288