Inteligência Geoespacial: Medindo o Ônus do Deslocamento na Jornada do Paciente

O acesso geográfico é um dos pilares fundamentais da equidade em saúde. No Brasil, as dimensões continentais e a concentração de serviços de alta complexidade em polos urbanos criam um desafio invisível: o ônus do deslocamento. Para um paciente, a distância entre sua residência e o local de tratamento não é apenas uma métrica de quilometragem, mas uma barreira que impacta diretamente a adesão, o custo do cuidado e os desfechos clínicos.

A Análise de Localização e Distâncias permite transformar endereços e códigos de municípios em insights estratégicos. Mais do que saber onde os pacientes estão, essa metodologia revela a eficiência da rede de atendimento e o esforço logístico imposto ao paciente para acessar terapias essenciais.

Por que a Análise Geoespacial é Crítica para o Negócio?

Para as áreas de Acesso, Marketing e HEOR, mapear a geografia do tratamento permite:

  • Identificar Desertos de Assistência: Detectar regiões onde a distância excessiva impede o acesso a terapias inovadoras.
  • Quantificar o Ônus do Paciente: Medir o tempo e o custo de viagem, variáveis que influenciam o abandono do tratamento.
  • Otimizar a Distribuição de Recursos: Orientar a abertura de novos centros de infusão ou pontos de dispensação baseados na densidade real de pacientes.
  • Fortalecer Dossiês de Valor: Demonstrar para pagadores (públicos e privados) o impacto social e logístico de uma nova tecnologia que permita o tratamento domiciliar ou descentralizado.

Metodologia e Big Data Geoespacial

Neste projeto, utilizamos ferramentas de Big Data para cruzar as bases do DATASUS (SIA/SIH) com APIs de roteirização (como OSRM). Ao processar as coordenadas de latitude e longitude dos municípios de residência e atendimento, calculamos não apenas a distância em linha reta, mas a distância real por rodovias e o tempo estimado de viagem.

O desafio técnico envolve a limpeza de registros com endereços inconsistentes e o processamento em escala de milhões de rotas para gerar indicadores estatísticos robustos de deslocamento.

Insights do Estudo de Caso: Transfusão de Hemácias no SUS

Analisamos uma amostra de 25.594 registros de procedimentos de transfusão de concentrado de hemácias (código Sigtap 0306020068) no período de 2011 a 2024. Os resultados revelam uma dependência crítica de deslocamento intermunicipal:

  • Dependência de Deslocamento: Cerca de 73,8% dos pacientes (18.895 registros) realizaram o procedimento em um município diferente de onde residem.
  • A Barreira dos Quilômetros: A distância média percorrida pelos pacientes foi de 128,6 km, com uma mediana de 79,8 km. Em casos extremos, especialmente na região Norte, identificamos deslocamentos que superam os 3.700 km para acesso ao tratamento.
  • O Ônus do Tempo: O tempo médio de viagem foi de aproximadamente 1,75 horas para ida (totalizando cerca de 3,5 horas no trajeto de ida e volta), revelando que o paciente dedica uma parte substancial do seu dia apenas ao trânsito para o cuidado básico.

As disparidades regionais são evidentes: enquanto no Sudeste a média de deslocamento é de 111,9 km, no Centro-Oeste esse valor sobe para 274,8 km, com tempos de viagem que chegam a dobrar devido à infraestrutura e distribuição dos serviços.

Como a Pesquisa e Dados Transforma Geografia em Decisão?

Nossa consultoria utiliza a inteligência geoespacial para fornecer uma visão detalhada da jornada do paciente:

  • Estratégia de Acesso: Criamos mapas de calor que mostram onde a barreira geográfica é maior, apoiando submissões à CONITEC/ANS com dados sobre a desigualdade de acesso.
  • Marketing e Comercial: Dimensionamos o potencial de regiões negligenciadas e ajudamos a planejar a cobertura do time de campo baseada no fluxo real de pacientes.
  • Experiência do Paciente: Propomos soluções que reduzam o ônus de tempo, melhorando a adesão e a qualidade de vida.

Ao dominar o geoprocessamento em saúde, a Pesquisa e Dados entrega inteligência que move o ponteiro do negócio e reduz a distância entre o paciente e o seu tratamento.

Referências:

[1] Skaba, D. A., et al. Geoprocessamento dos dados da saúde: o tratamento dos endereços. Cadernos de Saúde Pública, SciELO.

[2] Pereira, R. H. M., et al. Desigualdades raciais e de renda no acesso à saúde nas cidades brasileiras. Repositório IPEA, 2022.

[3] Fiocruz. Geographic accessibility to hospital childbirths in Brazil (2010-2019). The Lancet Regional Health - Americas, 2025.