Apresentação/Introdução:

A gestão do cuidado pré-natal no Sistema Único de Saúde (SUS) envolve o monitoramento contínuo de um grande volume de dados para garantir a qualidade da assistência às gestantes. No contexto da Zona Norte, onde há em torno de 2.048 gestantes ativas, o acompanhamento de indicadores de qualidade, como o número mínimo de consultas e a realização de exames essenciais, representa um desafio operacional significativo. A dificuldade em consolidar e visualizar esses dados de forma ágil e intuitiva pode retardar a identificação de falhas assistenciais e a tomada de decisão estratégica. Diante dessa realidade, o Núcleo Integrado de Gestão da Informação (NIGI) identificou a necessidade de desenvolver uma solução tecnológica que transformasse dados brutos em informação estratégica. A presente experiência justifica-se pela importância de aplicar os conceitos de Saúde Digital para otimizar o monitoramento do programa Mãe Paulistana, oferecendo aos gestores uma ferramenta visual e dinâmica para qualificar o cuidado materno-infantil e promover a sustentabilidade do sistema através da gestão eficiente da informação.

Objetivos:

O objetivo principal desta experiência foi desenvolver e implementar um painel de Business Intelligence (BI) na plataforma Power BI para o monitoramento dos indicadores de qualidade do programa Mãe Paulistana nas unidades da Zona Norte geridas pela SBCD. Especificamente, buscou-se: •Monitorar em tempo real o percentual de gestantes com 7 ou mais consultas de pré-natal (Indicador Q8) e com exames completos (Indicador Q9). •Identificar as Unidades de Saúde com desempenho abaixo da meta de 90% para intervenção direcionada. •Permitir a análise detalhada da situação de cada gestante, incluindo o número de consultas e o status dos exames. •Oferecer suporte à tomada de decisão das equipes gestoras com base em dados visuais, históricos e atualizados.

Metologia:

Este relato descreve a experiência do NIGI no desenvolvimento de um painel de controle. O processo iniciou-se com a realização de rotinas de Extração, Transformação e Carga (ETL) a partir de fontes de dados do programa Mãe Paulistana. Foi utilizada a ferramenta Microsoft Power BI para modelagem dos dados e criação das visualizações. Foram definidos como indicadores-chave de desempenho (KPIs) o Q8 – Número de consultas de pré-natal (meta de ≥7 consultas) e o Q9 – Exames da Gestante (meta de exames completos). O painel foi estruturado em diferentes níveis de análise: uma visão geral com o total de gestantes ativas (2048) e com mais de 35 dias sem movimentação (348); uma visão tática por Unidade de Saúde, com ranqueamento de desempenho e alertas visuais para unidades com baixo atingimento; e uma visão operacional que permite a consulta nominal de cada gestante. A análise de desempenho foi enriquecida com um gráfico de série histórica, demonstrando a evolução mensal dos indicadores Q8 e Q9 frente à meta de 90%.

Resultados:

A implementação do painel Power BI centralizou as informações de 1984 gestantes com DPP (Data Provável do Parto) registrada. Conforme os dados de 13/10/2025, o relatório evidencia um atingimento geral de 91,23% para o indicador Q8 (1810 gestantes com +7 consultas) e de 90,42% para o Q9 (1794 gestantes com exames completos), ambos acima da meta estabelecida. A ferramenta demonstrou alta eficácia na identificação de pontos de atenção para as unidades que não atingiram a meta, sinalizando a necessidade de apoio da gestão. A análise da série histórica de janeiro a setembro revelou a capacidade do painel de monitorar a estabilidade do desempenho ao longo do tempo, mantendo os indicadores próximos ou acima da meta de 90% na maior parte do período. O painel tornou-se uma ferramenta de uso diário para a gestão, permitindo o acompanhamento proativo e a busca ativa de gestantes com acompanhamento irregular, como as 348 sem movimentação há mais de 35 dias.

Conclusões:

A experiência demonstrou que a aplicação de ferramentas de Business Intelligence, como o Power BI, é uma estratégia de Saúde Digital de alto impacto para a qualificação do cuidado. A transformação de dados complexos em dashboards interativos e de fácil compreensão permitiu uma gestão mais proativa e baseada em evidências, superando o modelo de relatórios estáticos e reativos. A capacidade de transitar da visão macro (total de gestantes) à micro (nominal) agilizou a identificação de problemas e a implementação de ações corretivas. Conclui-se que esta solução tecnológica não apenas otimizou o trabalho das equipes, mas também contribuiu para a sustentabilidade do cuidado, ao focar recursos onde são mais necessários. A experiência é altamente replicável para outros contratos de gestão e adaptável para o monitoramento de diferentes linhas de cuidado, reforçando o papel da tecnologia como aliada fundamental na gestão da saúde pública.

Palavras-chave:

BI, Pré-Natal, Gestantes, SBCD, APS.

Autores

FILIPE FARIAS, ALLAN DE SOUZA SILVA, ANDRÉ NEIVA, RAUL SPERANDIO