Database integration plays a crucial role in understanding the healthcare domain. In this work, a semantic integration methodology was adapted to the birth and mortality database systems of the Brazilian Unified Health System. A case study was carried out to develop a health indicator in the context of maternal and child health in the municipality of S a˜o Paulo. Three layers of ontologies were created for the solution, containing specifications and mappings. The ontologies were populated and evaluated for their ability to answer competence questions elected by domain experts. The solution proved to be useful in the integration process, presenting a global view of the data and their relationships. Resumo. Integrac¸ a˜o de bases de dados tem um papel crucial para compreender o dom´ınio da sa u´de. Neste trabalho, uma metodologia de integrac¸ a˜o sem aˆntica foi adaptada para as bases do sistemas de nascimento e mortalidade do Sistema U´ nico de Sa u´de. Foi realizado um estudo de caso voltado ao desenvolvimento de um indicador de sa u´de no contexto da sa u´de materno-infantil do munic´ıpio de S a˜o Paulo. Foram criadas treˆs camadas de ontologias para a soluc¸ a˜o, contendo especificac¸ o˜es e mapeamentos. As ontologias foram povoadas e avaliadas quanto a` capacidade de responder a`s quest o˜es de competeˆncia eleitas pelos especialistas do dom´ınio. A soluc¸ a˜o mostrou-se u´til no processo de integrac¸ a˜o apresentando uma vis a˜o global dos dados e seus relacionamentos.
agravos, como AIDS, s´ıfilis, tuberculose, dengue, entre outros. Ha´ tambe´m sistemas voltados para a gesta˜o do gasto pu´blico, portanto restritos aos eventos financiados pelo SUS, tais como os sistemas para notificac¸a˜o de internac¸ o˜es hospitalares - SIH e atendimentos ambulatoriais - SIA [SIS 2015].
Por terem surgido a partir de demandas diferentes, os sistemas sa˜o independentes, na˜o havendo um me´todo fa´cil e automa´tico para busca de registros inter-bases. Apesar das iniciativas recentes, tambe´m na˜o ha´ o mesmo identificador u´nico em todas as bases. Outro fator dificultante numa ana´lise global e´ o fato dos registros na˜o estarem centrados nos pacientes mas em eventos, como procedimentos realizados durante uma internac¸a˜o ou medicamentos dispensados [SIS 2015]. A esse quadro e´ somado o vasto vocabula´rio utilizado, exigindo conhecimento do dom´ınio para compreensa˜o dos dados.
Muitos desses sistemas teˆm seus dados disponibilizados no site do DATASUS1 e podem ser adquiridos em formato CSV a partir de uma interface online de filtragem, o TABNET2. Caso seja necessa´ria a aquisic¸a˜o da base completa o acesso se da´ por outra pa´gina, a de arquivos de dados3. Nela, os arquivos sa˜o disponibilizados em formato DBF ou DBC. Os dados disseminados publicamente sa˜o devidamente anonimizados a fim de na˜o comprometer a identidade dos pacientes e profissionais que atuaram no atendimento. Como consequeˆncia, a tarefa de ligac¸ a˜o dos registros das bases, que depende do acesso aos dados identificados, deve estar relacionada a um o´rga˜o mantenedor dos registros originais, geralmente as Secretarias Municipais da Sau´de.
Dado o contexto de desafios computacionais e do dom´ınio da sau´de, foi percept´ıvel a necessidade de desenvolver a soluc¸a˜o dentro de uma equipe multiprofissional. Assim, para a realizac¸ a˜o desta pesquisa, foi formada uma parceria com a Secretaria Municipal da Sau´de de Sa˜o Paulo - SMS-SP e com a Faculdade de Sau´de Pu´blica da Universidade de Sa˜o Paulo - FSP-USP. Com o aux´ılio da equipe de especialistas (composta por aproximadamente 20 profissionais, entre especialistas nas bases de dados e te´cnicos da SMS-SP, professores e po´s-graduandos da FSP-USP) foi poss´ıvel compreender o dom´ınio e levantar questo˜es. Os especialistas guiaram a escolha das bases de dados (SINASC e SIM), do caso de uso (sau´de materno-infantil voltada para o desenvolvimento do indicador de sau´de DPGP, utilizando os dados do munic´ıpio de Sa˜o Paulo) e auxiliaram no processo de validac¸a˜o da soluc¸a˜o.
O desenvolvimento do indicador de sau´de se da´ no contexto do projeto: “Dias
Potenciais de Gravidez Perdidos (DPGP): uma medida inovadora da idade gestacional, para
avaliar intervenc¸o˜es e resultados de sau´de materno-infantil”. O projeto busca desenvolver
um indicador de sau´de que medira´ a perda no tempo de gestac¸a˜o, comparando-a com o
tempo de gestac¸a˜o esperado [
1DATASUS: http://www2.datasus.gov.br/DATASUS/index.php?area=02 2TABNET: http://www2.datasus.gov.br/DATASUS/index.php?area=060804 3Arquivos de dados DATASUS: http://www2.datasus.gov.br/DATASUS/index.php? area=0901
A abordagem te´cnica utilizada para a realizac¸ a˜o da integrac¸a˜o semaˆntica de bases
de dados foi influenciada pelos trabalhos de [
O presente estudo tem como objetivo realizar a integrac¸a˜o semaˆntica das bases de dados dos sistemas de natalidade - SINASC e mortalidade - SIM do SUS, ambas relacionadas a` sau´de materno-infantil e ao desenvolvimento do indicador de sau´de DPGP - Dias Potenciais de Gravidez Perdidos. A integrac¸a˜o foi testada com os dados do munic´ıpio de Sa˜o Paulo, advindos tanto do site do DATASUS (dados na˜o integrados do SINASC e do SIM) quanto da parceria com a SMS-SP e com a FSP-USP (dados do SINASC e do SIM linkados e anonimizados, nomeados de DNDO), filtrando as varia´veis que sa˜o u´teis para o problema da pesquisa. Para isso, foi eleita e adaptada uma metodologia de OBDI. O presente trabalho tem a aprovac¸a˜o do comiteˆ de e´tica da Faculdade de Sau´de Pu´blica da USP, com o parecer de nu´mero 2.958.248.
A sec¸a˜o 2 descreve a metodologia de desenvolvimento do sistema de integrac¸a˜o semaˆntica, incluindo o protocolo utilizado para a escolha da metodologia e arquitetura do sistema. A sec¸ a˜o 3 conte´m a metodologia e a discussa˜o do desenvolvimento das ontologias e mapeamentos que sa˜o independentes do dom´ınio central da aplicac¸a˜o. Nesse caso, sa˜o apresentadas as ontologias das bases do SINASC e do SIM. Ja´ a sec¸a˜o 4 apresenta a discussa˜o e o desenvolvimento das ontologias dependentes de contexto, onde, as ontologias do SIM e do SINASC no contexto da sau´de materno-infantil relacionada ao indicador de sau´de DPGP. Finalmente, a sec¸a˜o 5 traz as considerac¸o˜es finais e os trabalhos futuros.
Para o desenvolvimento da soluc¸a˜o de integrac¸ a˜o, as fontes de dados (SINASC e SIM) e varia´veis foram escolhidas, bem como compreendido o contexto em que o sistema seria utilizado. Em seguida as metodologias de ODBI foram analisadas a fim de encontrar a mais adequada para o projeto.
Em [
Segundo os autores, todas as abordagens possuem pontos negativos e positivos,
desse modo, sua adoc¸a˜o dependera´ da complexidade e organizac¸a˜o das fontes de
dados, bem como do tempo dispon´ıvel para o desenvolvimento da soluc¸a˜o e de como
ela sera´ utilizada. Desse modo, seguindo a a´rvore de recomendac¸a˜o apresentada em
[
Figura 1. A´ rvore de Recomendac¸ a˜ o de abordagens de OBDI criada por
[
Seguindo a a´rvore, temos os cinco conjuntos de decisa˜o e seus argumentos, apresentados de acordo com o contexto do projeto e suas fontes de dados: 1. Baixa Heterogeneidade Semaˆntica: (a) As fontes de dados na˜o possuem viso˜es similares do dom´ınio, embora possuam conceitos em comum. Cada base de dados possui a sua visa˜o para o evento, a do SINASC apresenta o evento do nascimento e a do SIM, o evento do o´bito; (b) As “viso˜es” locais do dom´ınio sa˜o importantes pois cada profissional tem sua abordagem sobre o assunto; (c) As bases compartilham de um padra˜o comum de dados pois possuem diciona´rios de metadados similares; O u´ltimo item foi o u´nico ponto que apontou para a escolha da abordagem OBDI de Ontologia U´nica, enquanto que os dois itens anteriores levavam a necessidade de continuar as ana´lises. 2. Limitac¸a˜o de Recursos: (a) O tempo e a quantidade de pessoas, principalmente a equipe de especialistas do dom´ınio, foram apresentados como adequados a`s soluc¸ o˜es mais complexas; (b) A criac¸a˜o e evoluc¸a˜o da integrac¸a˜o dos dados na˜o seria um prot o´tipo ra´pido, devido a quantidade de bases de dados e varia´veis, bem como a complexidade terminol o´gica delas;
As respostas das decis o˜es 1 e 2 levam para a decisa˜o 3. 3. Alta complexidade de Mapeamento: (a) Apesar da complexidade terminol o´gica, as relac¸ o˜es entre ontologias na˜o va˜o ale´m das capacidades de representac¸a˜o do framework;
Esta resposta leva para a decisa˜o 4. 4. Acesso a Dados Locais: (a) Na˜o existem ontologias legadas, mas as ontologias das fontes de dados poderiam ser geradas automaticamente se existisse uma estrutura relacional dos dados. Como na˜o houve acesso a essa estrutura foi necessa´rio recria´-la e adapta´-la manualmente; (b) Foi entendido que era importante preservar a estrutura local das ontologias que representam diretamente o esquema das bases de dados. Afinal, muitos profissionais utilizam as fontes de dados com a estrutura original, embora, historicamente essa estrutura seja restrita a eventos, na˜o modelando bem o dom´ınio; Com essas respostas houve um impasse, sendo um ponto positivo para a escolha da soluc¸a˜o ODBI H´ıbrido e outro para seguir na a´rvore de recomendac¸a˜o. Foi decidido enta˜o por seguir na a´rvore. 5. Dinamicidade das Fontes de Dados: (a) A quantidade de mapeamentos entre as fontes de dados e´ alta; (b) A adic¸ a˜o de novas fontes de dados e´ importante para os pr o´ximos passos do projeto.
Ao responder este passo a recomendac¸a˜o foi de seguir a abordagem OBDI GAV.
No entanto, apesar das indicac¸ o˜es, foi necessa´rio realizar ajustes na
arquitetura, adicionando mais uma camada de ontologias, a fim de auxiliar no processo
de harmonizac¸a˜o de vocabula´rios e de integrac¸a˜o dos dados, como apresentado em
[
Figura 2. Comparac¸ a˜ o entre a abordagem de OBDI desenvolvida e as abordagens h´ıdrida e GAV. As setas vazadas indicam as camadas equivalentes nas abordagens.
Assim, a arquitetura que compo˜ e a soluc¸a˜o proposta possui as seguintes camadas,
apresentadas na Figura 2 como “Abordagem Desenvolvida”e detalhada na Figura 3:
Camada de Fontes de Dados: que recebe diversos formatos de dados
materializados ou virtualizados, integrados ou na˜o. No estudo de caso, as fontes utilizadas
foram os dados pu´ blicos na˜o integrados do SINASC e do SIM e os dados ja´
integrados do SINASC e do SIM num arquivo nomeado DNDO, fornecido pela
SMS-SP;
Camada de ontologias de Fonte (OF)4: constru´ıda a partir da replicac¸a˜o do
vocabula´rio das fontes de dados. Essa camada auxilia na harmonizac¸a˜o dos formatos de
dados de entrada do sistema de integrac¸a˜o, gerando ontologias que podem ser
reutilizadas em outros contextos. Foram criadas as ontologias OFSINASC , OFSIM
e OFDNDO, cada uma originada da fonte de dados correspondente;
Camada de Ontologias de Integrac¸a˜o (OI)5: criada para realizar a integrac¸a˜o do
vocabula´rio contido nas camadas OF e OD, apresentando relac¸ o˜es entre os
vocabula´rios. Ela conte´m o vocabula´rio da camada OD distribu´ıdo em suas ontologias
e mapeia os conceitos correspondentes da camada OF para a OD. Nela tambe´m sa˜o
4Sobre a camada de Ontologias de Fonte: Considerando a similaridade com a abordagem GAV,
no trabalho de [
5Sobre a camada de Ontologias de Integrac¸a˜o: Em [
Figura 3. Arquitetura da solu c¸a˜ o OBDI desenvolvida.
A Figura 3 tambe´m conte´m a arquitetura da soluc¸ a˜o. A imagem de pilha corresponde a`s fontes de dados; o ´ıcone de nuvem, a`s ontologias, nomeadas de acordo com suas camadas correspondentes OX1 ate´ OXN ; os arcos, indicam a presenc¸a do mesmo elemento entre ontologias; e as setas, nomeadas de acordo com a origem e o destino do mapeamento MOrigem Destino, representando a direc¸a˜o do mapeamento dos conceitos nas ontologias. A mesma gravura ainda apresenta a ordem de criac¸a˜o de cada camada, ilustrada pelos passos ordenados, e se a camada e´ dependente ou independente de uma aplicac¸a˜o espec´ıfica. A parte independente da aplicac¸a˜o pode ser reutilizada em outros contextos enquanto que a dependente possui vocabula´rio pro´ximo ao dom´ınio (no estudo de caso ao de sau´de materno-infantil no contexto do indicador DPGP) tornando-se mais especializada.
aplicac¸a˜ o
Essa sec¸ a˜o apresenta o desenvolvimento das ontologias da camada de Ontologias de Fonte
(OF) e a caracterizac¸a˜o e mapeamentos das fontes de dados para as ontologias dessa
6Sobre camada de Ontologia de Dom´ınio: Em [
Diante desse histo´rico, a construc¸a˜o das ontologias de fonte, OFSINASC e
OFSIM , seguiu o algoritimo de conversa˜o de bases de dado relacionais em ontologias,
de [
A Figura 4 apresenta o bloco da DN referente a` gestac¸a˜o e parto, a classe correspondente na ontologia OFSINASC , e as propriedades de dados relacionadas a essa classe. A partir dos DERs foram criados os primeiros diagramas que representavam os conceitos e as relac¸o˜es que estariam presentes nas ontologias da camada OF, sendo considerado a primeira versa˜o das classes e propriedades das ontologias. Esses diagramas tambe´m serviram para apresentar o fluxo de conceitos presente nos dados. O recorte do diagrama contendo a classe Gestac¸a˜oEParto e´ apresentado na Figura 5.
Figura 4. Convers a˜o de um bloco da ficha de preenchimento do SINASC para uma classe na ontologia OFSINASC.
O desenvolvimento da ontologia OFDNDO, no entanto, baseou-se na importac¸ a˜o das ontologias OFSINASC e OFSIM e na adic¸a˜o e modificac¸a˜o de alguns conceitos. A DNDO foi utilizada para materializar os dados linkados, dado que na˜o foi poss´ıvel efetuar o linkage com os dados anonimizados. Os dados da DNDO vieram da parceria Figura 5. Recorte do diagrama com conceitos e relac¸ o˜ es correspondentes a ontologia OFSINASC, apresenta c¸a˜ o da classe GestacaoEParto. com a SMS-SP, que os forneceu por meio de uma planilha com a integrac¸ a˜o das bases de dados do SINASC e do SIM e a adic¸a˜o de algumas varia´veis com a conversa˜o de valores que eram mais interessantes para o projeto. Haviam duas opc¸ o˜es para a utilizac¸a˜o dos dados da DNDO, modificar as ontologias do OFSINASC e OFSIM com as converso˜es realizadas ou enta˜o, o que foi escolhido, criar uma nova ontologia e assim testar o uso de uma ontologia ja´ com dados integrados.
A abordagem apresentada supo˜e que o processo de linkage pode ocorrer previamente (como a DNDO) ou durante o processo de integrac¸a˜o, desde que haja um identificador u´nico correspondente em ambas as fontes de dados. Isso dependera´ de como as fontes de dados esta˜o estruturadas. Caso as fontes tenham passado pelo processo de linkage, como a DNDO, resta executar a integrac¸a˜o semaˆntica. Caso na˜o, mas exista um identificador comum, e´ poss´ıvel efetuar a integrac¸a˜o combinada, realizada na camada OI. Para atestar isso, foi decidido por apresentar as duas possibilidades. Enta˜o, na camada OF foram criadas treˆs ontologias ( OFSINASC , OFSIM , com expressividade ALCHI(D) e OFDNDO, com ALU I(D)), respectivamente correspondentes a`s bases de dados SINASC, SIM e DNDO.
Os mapeamentos das bases de dados para as ontologias foram realizados utilizando o plugin Ontop7, para Prote´ge´8. Em seguida as ontologias foram povoadas e foram realizadas consultas para testar sua consisteˆncia. Estas ontologias foram avaliadas com 7Plugin Ontop: https://github.com/ontop 8Aplicativo utilizado para a construc¸a˜o das ontologias: https://protege.stanford.edu/ um raciocinador e pelo algoritmo do OOPS!9 Os arquivos relativos a`s ontologias foram disponibilizados num reposit o´rio online10. Essas ontologias podem ser reutilizadas, uma vez que possuem o vocabula´rio original das fontes de dados SINASC e SIM e sa˜o independentes do contexto de sa u´de materno-infantil.
Esse bloco da soluc¸a˜o apresenta as ontologias e os mapeamentos que sa˜o dependentes da aplicac¸a˜o e que assim foram desenvolvidos a partir das quest o˜es de competeˆncias elencadas pelos especialistas do dom´ınio pensando na sau´ de materno-infantil e na produc¸a˜o do indicador de sa u´de DPGP. Fazem parte desta etapa o desenvolvimento das ontologias das camadas OD e OI, assim como seus devidos mapeamentos.
O desenvolvimento da ontologia da camada OD seguiu a metodologia apresentada em [Gr u¨ninger and Fox 1995] e resultou na ontologia ODSMI - ontologia de dom´ınio da sa u´de materno-infantil, com expressividade SRI(D). Foram realizadas reunio˜ es com os 20 especialistas que definiram 58 questo˜ es de competeˆncias11 que a soluc¸ a˜o de integrac¸ a˜o deveria responder por meio da ontologia da camada OD. Esta ontologia recebeu todos os conceitos dessas questo˜ es de competeˆncia, no entanto apenas 20 delas sa˜o respondidas com os dados do SINASC e do SIM. As quest o˜es foram enta˜o agrupadas por n´ıvel de dificuldade para respondeˆ-las. Ha´ aquelas que: 1. Podem ser respondidas de um u´ nico modo e que necessitam de: (a) Uma varia´vel de apenas uma base, como: Qual o peso ao nascer do rece´m nascido X? (b) Mais de uma varia´vel da mesma base, geralmente numa apresentac¸a˜o que remodela os dados, como: Quais foram as causas do o´ bito materno na usua´ria Y? (c) Mais de uma varia´vel de mais de uma base, como: Quais foram os registros de o´bitos de rece´m nascidos no SIM que teˆm registro de anomalia congeˆnita na base de dados do SINASC? 2. Podem ser respondidas de diversos modos pois a mesma informac¸ a˜o esta´ localizada em mais de uma base de dados, assim, pode conter ate´ as treˆs subdivis o˜es descritas no modo 1. Como em: Houve aborto ou perdas fetais antes desta gestac¸a˜o? Onde o resultado pode ser encontrado tanto na base de dados do SINASC quanto do SIM.
Essas questo˜ es foram estudadas e tiveram seus conceitos mapeados e transformados em classes e propriedades na ontologia da camada OD. Para isso foi desenvolvido o mesmo tipo de diagrama com conceitos e relac¸ o˜es apresentado nas ontologias da camada OF e exemplificado pela Figura 5. Uma vez desenvolvida a ontologia, esta, assim como as ontologias da OF, foi avaliada com um raciocinador e pelo algoritmo do OOPS! e depois foram realizadas as consultas derivadas das quest o˜es de competeˆncia, tais como a questa˜o apresentada a seguir. As respostas foram revisadas pelos especialistas que concordaram com o racioc´ınio apresentado.
9OOPS! OntOlogy Pitfall Scanner! http://oops.linkeddata.es/ 10Reposito´rio que conte´m as ontologias e os diagramas citados: https://gitlab.com/ beliefchangetools/diasus 11A lista completa das questo˜es de competeˆncia tambe´m esta´ dispon´ıvel no reposito´rio do projeto.
A questa˜o de competeˆncia sobre Nascido Vivo, ”Houve o´bito de algum rece´m nascido que tem registro de anomalia congeˆnita no SINASC? Apresentar o rece´m nascido, o nu´mero da declarac¸ a˜o de nascido vivo, o nu´mero da declarac¸a˜o de o´bito e o co´digo da anomalia congeˆnita” tem seu resultado apresentado na Figura 6, tendo sido realizada a partir da ontologia ODSMI .
Figura 6. Resposta da quest a˜o de competeˆ ncia sobre o´ bito de rece´ m nascido com diagn o´stico de anomalia congeˆ nita no SINASC, ontologia ODSMI
A Figura 7 apresenta o caminho percorrido atrave´s das ontologias para responder a` questa˜o de competeˆncia Nascido Vivo. Nela, Ob. significa O´bito; RN, rece´m nascido vivo; e ACon, Anomalia Congeˆnita. A solicitac¸a˜o da consulta e´ recebida pela ODSMI que passa a consulta para a camada de integrac¸a˜o que a particionara´ de acordo com os conceitos presentes em cada uma das ontologias. Tambe´m e´ nessa camada que os conceitos similares sa˜o mapeados e integrados. Enta˜o a solicitac¸a˜o da consulta segue para a camada de ontologias de fonte que mapeara´ os conceitos nas fontes de dados. Essas retornara˜o a consulta com o resultado. A resposta da consulta seguira´ o caminho inverso, sendo apresentado em cada uma das camadas e verificado na transic¸ a˜o da camada de integrac¸a˜o para a de dom´ınio.
As ontologias da camada OI integram as fontes de dados (ontologias da camada OF) e os conceitos presentes nas questo˜es de competeˆncia (ontologia da camada OD). Assim, a construc¸a˜o dessas ontologias depende da compreensa˜o da presenc¸a e estrutura dos dados nas ontologias de fonte e de como o conhecimento esta´ representado na ontologia de dom´ınio. Foram desenvolvidas treˆs ontologias ( OISINASC , OISIM , OIDNDO, com expressividade SRI(D)), ambas possuem o vocabula´rio da ontologia ODSMI , assim essa ontologia foi importada em cada uma delas. Em seguida os conceitos presentes na ontologia ODSMI foram agrupados de acordo com os conceitos presentes em cada uma das ontologias da camada OF. Nessas etapas foram identificadas as diferenc¸as e similaridades de vocabula´rio das fontes de dados e este foi harmonizado com o vocabula´rio adotado na ontologia da camada OD. Os mapeamentos relacionados a camada OI foram realizados no n´ıvel conceitual. Assim, a implementac¸a˜o do acesso aos conceitos e dados entre as camadas de ontologia sera˜o realizados num segundo momento do projeto.
Durante o processo de desenvolvimento da soluc¸a˜o, houve a compreensa˜o do esforc¸o semaˆntico necessa´rio para a interpretac¸a˜o dos dados e das relac¸o˜es entre os conceitos por parte dos profissionais da SMS-SP e da FSP-USP. Foi apresentada tambe´m uma visa˜o geral dos conceitos relacionados a`s duas fontes de dados, mostrando o fluxograma dos Figura 7. Diagrama representando o caminho percorrido para responder a` questa˜ o de competeˆ ncia Houve o´bito de algum rece´ m nascido que tem registro de anomalia congeˆ nita no SINASC? dados e como eles sa˜o interpretados. Por fim, as bases que ja´ eram pu´blicas, referentes ao munic´ıpio de Sa˜o Paulo no ano de 2015, foram remodeladas e tambe´m disponibilizadas em formato de dados abertos, junto com as ontologias do modelo e os mapeamentos entre as camadas de ontologia da soluc¸a˜o.
Este trabalho elegeu uma metodologia e arquitetura de integrac¸a˜o semaˆntica compat´ıvel com os dados do SUS, favorecendo futuras integrac¸o˜es de outras bases de dados do Sistema. Assim, e´ esperado que as ontologias, do mesmo modo, possam ser reutilizadas por outras iniciativas e seu uso estendido para ale´m dos dados do munic´ıpio de Sa˜o Paulo, uma vez que todos os munic´ıpios brasileiros possuem o mesmo formato de dados. A maior expectativa e´ de que Secretarias Municipais e Estaduais da Sau´de do pa´ıs tenham acesso a esses mapeamentos, uma vez que possuem os dados identificados, tornando o processo de integrac¸a˜o poss´ıvel. No entanto, pesquisadores fora dessa esfera tambe´m podem fazer uso desse conhecimento para compreenderem os conteu´dos das bases de dados e como eles se relacionam.
Como trabalho futuro, planeja-se modelar e adicionar, nas ontologias, os metadados presentes nas bases de dados do SINASC e SIM, tais como Co´digo Brasileiro de Ocupac¸ o˜es - CBO e o Co´digo Internacional de Doenc¸as - CID. Sera´ tambe´m feita a implementac¸a˜o das interfaces entre as camadas das ontologias. Pretende-se ainda, utilizar os dados integrados e o conhecimento inferido para gerar dados para o projeto do indicador de Dias Potenciais de Gravidez Perdidos. A me´dio prazo, sera´ feita a adic¸a˜o de novas bases de dados, como a de internac¸o˜es hospitalares - SIH. Tambe´m ocorrera´ a integrac¸a˜o da soluc¸a˜o desenvolvida com visualizadores de dados.
(2015). Sistemas de Informac¸a˜o da Atenc¸a˜o a` Sau´de: Contextos Histo´ricos, Avanc¸os e Perspectivas no SUS. Brasil, Ministe´rio da Sau´de, Secretaria de Atenc¸a˜o a Sau´de, Departamento de Regulac¸a˜o, Avaliac¸a˜o e Controle.