Medicos no Brasil para IA: Difference between revisions
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* Dados da Organização Mundial da Saúde: who.int/data | * Dados da Organização Mundial da Saúde: who.int/data | ||
* Dataset SIGTAP publicado — Harvard Dataverse: DOI 10.7910/DVN/RXMGXC | * Dataset SIGTAP publicado — Harvard Dataverse: DOI 10.7910/DVN/RXMGXC | ||
* Santos, Paulo CP, 2026, "Sample Semantic Mapping Between ICD-10 and ICD-11 Using Wikibase and SPARQL", <nowiki>https://doi.org/10.7910/DVN/N6UMDB</nowiki>, Harvard Dataverse, DRAFT VERSION | |||
Revision as of 13:25, 25 August 2026
Como estão estruturadas as informações e os dados das doenças no determinar.ia.br
determinar.ia.br | Infraestrutura I.N.D.I.A. | Camada D.K.I. | DEIA · DESE · CASE · GUIA
Por que esta página existe
Quem pesquisa uma doença hoje encontra três tipos de fonte, cada uma útil, mas nenhuma pensada para ser consultada diretamente por sistemas de inteligência artificial: o DATASUS/TabNet, que disponibiliza indicadores e tabulações para subsidiar análises objetivas da situação sanitária e tomadas de decisão baseadas em evidências; a Rede Nacional de Dados em Saúde (RNDS), que integra registros clínicos entre sistemas do SUS sob diretrizes de segurança e privacidade da LGPD; e os dados da Organização Mundial da Saúde, que reúnem coleções, ferramentas e padrões internacionais de saúde pública.
O determinar.ia.br não substitui nenhuma dessas três fontes — ele resolve um problema diferente, anterior a todas elas: como transformar o código de uma doença em um fato consultável por máquina, com identidade única, terminologia conectada e conteúdo verificável, tudo na mesma estrutura. É essa camada de DEIA (Dados Estruturados para IA) que este artigo documenta.
A anatomia de um item de doença no grafo
Cada doença no determinar.ia.br não é um registro solto — é um item central, do qual derivam três ramificações formais, todas conectadas ao mesmo QID:
┌──────────────────────┐
│ Q: CÓLERA │
│ CID-11 1A00 │
└──────────┬───────────┘
│
┌────────────────────────┼─────────────────────────┐
│ │ │
▼ ▼ ▼
IDENTIDADE TERMINOLOGIAS CONTEÚDO
│ │ │
P_CID11_CODE CID-10 A00.9 Definição
P_CID11_URI SNOMED Diagnóstico
label PT/EN mappings Tratamento
description PT/EN Prevenção
Epidemiologia
Prognóstico
Complicações
│ │ │
│ ▼ │
│ Q: SNOMED 446672004 │
│ │ │
│ FSN / aliases │
│ │ │
│ ▼ │
│ MAP → CID10 │
│ advice │
│ rule │
│ correlation │
│ │
└──────────────────────────────────────────────────┤
│
▼
FAQS
│
┌─────────────────────┼──────────────┐
▼ ▼ ▼
Incubação Contagiosa? Prevenção
1. Identidade — a camada DESE (Desambiguação de Entidades)
Todo item começa com sua identidade formal: código CID-11, URI própria, rótulo (label) e descrição em português e inglês. Essa camada existe para resolver, de forma definitiva, o problema que qualquer base de dados de saúde sem grafo enfrenta: uma doença sendo referenciada de formas diferentes em fontes diferentes, sem garantia de que todas apontam para o mesmo conceito clínico. No determinar.ia.br, o QID é a âncora — qualquer sistema, humano ou de IA, que consulte Q: Cólera recebe exatamente o mesmo fato, sem ambiguidade de linguagem natural.
2. Terminologias — a camada CASE (Campo Semântico)
A segunda ramificação conecta o item às classificações internacionais que já existem: CID-10 (ainda amplamente usada no faturamento SUS e em sistemas legados) e SNOMED CT, a terminologia clínica mais granular em uso internacional. Essa camada é o que torna o item interoperável: o mesmo conceito de doença é acessível por três "portas" diferentes — CID-11, CID-10 ou SNOMED — sem que isso crie três fatos divergentes. Cada mapeamento (P_MAP) carrega sua própria regra de correlação, para que a tradução entre terminologias não seja uma aproximação, mas uma correspondência auditável.
3. Conteúdo — a camada GUIA aplicada à saúde
A terceira ramificação é o que a maioria das bases de código médico não tem: conteúdo clínico estruturado por campo, não como texto corrido. Definição, diagnóstico, tratamento, prevenção, epidemiologia, prognóstico e complicações entram como propriedades distintas, cada uma com sua própria fonte e data de verificação — o mesmo princípio de proveniência que já sustenta o dataset do procedimento SIGTAP publicado com DOI no Harvard Dataverse.
4. FAQs — a interface entre o grafo e a pergunta humana
Por fim, cada item de doença carrega um conjunto de perguntas e respostas verificadas (incubação, contagiosidade, prevenção), formatadas para responder diretamente ao tipo de pergunta que um cidadão, um profissional de saúde ou um sistema de IA generativa faria. Essa camada é o que torna o item citável em linguagem natural, sem abrir mão da estrutura formal por trás.
Em que isso difere do que já existe
| Fonte | O que oferece | O que não oferece |
|---|---|---|
| DATASUS/TabNet | Tabulações e indicadores estatísticos agregados, para análise epidemiológica e decisão baseada em evidência | Não representa a doença individual como entidade com identidade própria, terminologias conectadas e conteúdo clínico estruturado, consultável fato a fato |
| RNDS | Integração de registros clínicos entre sistemas de saúde, com segurança e privacidade sob a LGPD | É infraestrutura de troca de dados assistenciais entre sistemas — não é uma base pública de conhecimento sobre doenças, aberta para consulta semântica |
| Dados da OMS | Padrões internacionais, classificações oficiais (a própria CID-11) e coleções de dados globais de saúde pública | Não conecta, item a item, a classificação internacional ao conteúdo clínico estruturado e à terminologia SNOMED em um único grafo consultável via SPARQL |
| determinar.ia.br | Cada doença como item único, com identidade (DESE), terminologia cruzada (CASE) e conteúdo verificável (GUIA), tudo interoperável e citável com proveniência | Não substitui o papel estatístico do DATASUS, nem o papel assistencial da RNDS, nem a autoridade normativa da OMS — opera como a camada que conecta essas referências em fatos consultáveis por máquina |
O determinar.ia.br não compete com nenhuma dessas fontes — ele é a camada de DEIA que falta entre a classificação oficial (CID-11/OMS) e o consumo por sistemas de inteligência artificial, algo que nenhuma das três fontes acima foi desenhada para fazer.
Por que isso importa além da saúde
Essa mesma arquitetura — identidade, terminologia cruzada, conteúdo verificável, FAQ estruturado — é o padrão replicado em todo o ecossistema I.N.D.I.A.: no CADIM para empresas e profissionais, no REFAC para fatos comerciais, e no CAVE para distinguir quem fala sobre um tema com autoridade real de quem apenas repete termos. A vertical de doenças, com SIGTAP, CID-10, CID-11 já incorporados e SNOMED CT em processo de integração, é hoje a aplicação mais madura e mais auditada dessa arquitetura — com prova pública, não apenas descrita: publicada e citável com DOI no Harvard Dataverse.
Referências citadas nesta página
- DATASUS — Informações de Saúde (TabNet): datasus.saude.gov.br/informacoes-de-saude-tabnet
- Rede Nacional de Dados em Saúde (RNDS) — Portal Gov.br: gov.br/saude — RNDS
- Dados da Organização Mundial da Saúde: who.int/data
- Dataset SIGTAP publicado — Harvard Dataverse: DOI 10.7910/DVN/RXMGXC
- Santos, Paulo CP, 2026, "Sample Semantic Mapping Between ICD-10 and ICD-11 Using Wikibase and SPARQL", https://doi.org/10.7910/DVN/N6UMDB, Harvard Dataverse, DRAFT VERSION
