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SRP: UMA FERRAMENTA PARA
AUXILIAR A AUTORIZAÇÃO DE
EXAMES NO SISTEMA MUNICIPAL DE
SAÚDE DE MACAÉ
Leonard Barreto Moreira
(UCAM)
Sahudy Montenegro González
(UCAM)
Resumo Com o crescimento da importância social, política e econômica da
atenção à saúde no Brasil, esta área tem passado por uma grande
expansão de serviços, seguida da oferta de novas tecnologias e do
desenvolvimento de modelos de sistemas inteliigentes para atender à
crescente demanda e oferecer benefícios não apenas para a instituição
pública de saúde, mas também para os cidadãos. O objetivo deste
artigo é a descrição de uma ferramenta de suporte à decisão,
denominada de Sistema de Regulação de Procedimentos (SRP), que
utilizando técnicas de mineração de dados, visa auxiliar na
autorização de exames médicos solicitados às unidades de saúde na
Coordenação de Controle, Avaliação e Auditoria (CCAA) do município
de Macaé/RJ. Com relação aos procedimentos técnicos utilizados, foi
realizado um levantamento bibliográfico sobre o estado da arte da
utilização de técnicas computacionais aplicadas à saúde,
especialmente em relação à auxílio de diagnósticos. Também foram
realizadas entrevistas com médicos especialistas e os gestores da
saúde municipal, com o intuito de detectar as características mais
pertinentes para as enfermidades e mapear todo processo de
solicitação de exames. Para os experimentos 94 instâncias foram
utilizadas para compor o conjunto de treinamento contra 39 instâncias
para o conjunto de teste. O conjunto de treinamento foi representado
através de 14 solicitações cadastradas e já auditadas no sistema,
abrangendo os 4(quatro) atributos relevantes para o estudo de caso. Já
para o conjunto de teste, 5(cinco) solicitações, não auditadas, foram
inseridas. Para a classificação foi utilizado o algoritmo Id3, onde 92
instâncias (97.8723%) foram classificadas corretamente contra 02
instâncias (2.1277%) incorretamente. Desta forma, a predição para o
conjunto de teste seguiu o percentual das instâncias classificadas. A
adoção da técnica de mineração de dados para a o problema em
questão apresentou resultados muito próximos aos da prática médica,
12 e 13 de agosto de 2011
ISSN 1984-9354
VII CONGRESSO NACIONAL DE EXCELÊNCIA EM GESTÃO 12 e 13 de agosto de 2011
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possibilitando uma mínima intervenção do especialista nas predições
sugeridas pelo SRP.
Palavras-chaves: Sistema de Saúde; Mineração de Dados; Sistemas de
Suporte à Decisão;
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1. Introdução
A área de saúde possui um custo elevado para sua manutenção, uma vez que oferece suporte a
grande parte da população, a todas as faixas etárias, e todas as camadas sociais. De acordo
com a Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD) de 2008, 73,7% dos brasileiros
são atendidos exclusivamente pelo Sistema Único de Saúde (SUS), enquanto que os 26,3%
restante da população possuem uma cobertura duplicada, ou seja, tanto do SUS quanto do
Sistema de Saúde Suplementar (rede privada).
Diante da evolução nos últimos anos dos gastos públicos, conforme Tabela 1, especialmente
das esferas Estadual e Municipal, somado à quantidade insuficiente de profissionais para
atendimento, faz-se necessário um controle rígido e um gerenciamento inteligente dos poucos
recursos disponibilizados pela União e o Estado.
Novaes (2006) afirma que a consolidação do SUS é um desafio para os profissionais e
gestores na condução e aperfeiçoamento do sistema em sua totalidade. Com o crescimento da
importância social, política e econômica da atenção à saúde no Brasil, este setor tem
experimentado um significativo aumento dos serviços, seguido da oferta de novas tecnologias
e do desenvolvimento de modelos assistenciais diversos.
Diante deste cenário, é cada vez maior o interesse por soluções inteligentes que dêem suporte
à tomada de decisões, pois a tarefa de tomada de decisão não é fácil.
Tabela 1. Participação das esferas de governo no gasto em saúde - Brasil, 2000 - 2006
Esfera 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
Federal 59,80 56,14 52,59 50,97 50,21 49,32 48,49
Estadual 18,55 20,65 21,85 22,77 24,61 23,29 23,56
Municipal 21,65 23,21 25,56 26,26 25,18 27,38 27,95
Segundo Talbert (2006) a adoção das técnicas de mineração de dados no setor médico é uma
realidade crescente. As técnicas de aprendizagem de máquina têm o potencial de melhorar a
triagem, responsável pela rapidez, alocação de recursos (humanos e materiais) especializados,
dentre outros fatores, que, conseqüentemente, impactam na diminuição dos custos com o
tratamento e minimizam o risco de morte e déficits físicos ou mentais.
O Health Evaluation Through Logical Processing (HELP) foi o primeiro sistema de
informação hospitalar a colecionar dados de pacientes necessários para a tomada de decisão
clínica e ao mesmo tempo incorporar uma base de conhecimento médica e uma máquina de
inferência para auxiliar o clínico na tomada de decisões (GARDNER; PRYOR; WARNER,
1999). De acordo com Castro et. al. (2008), um modelo de apoio à decisão baseado em
Diagramas de Influência associados a Métodos multicritério visa auxiliar o diagnóstico da
doença de Alzheimer e outros tipos de demências similares. A utilização de técnicas
computacionais, em especial de inteligência artificial, aplicadas para auxílio ao diagnóstico
médico por computador além de predições são largamente adotadas atualmente. Tais técnicas
são objetos de estudo para auxiliar o diagnóstico de portadores de doença cardíaca, onde se
propõe novas metodologias (RODRIGUES; MACRINI; MONTEIRO, 2008). Santos (2005)
aborda em seu trabalho que estas técnicas, associadas à regressão logística, são utilizadas para
predição da soroprevalência da hepatite A.
Neste contexto, propôs-se a modelagem e desenvolvimento de uma ferramenta que apóie na
tomada de decisões, subsidiando a equipe responsável pela auditoria das solicitações médicas,
e, conseqüentemente, os gestores. O propósito da ferramenta é fornecer informações que
auxiliem na liberação e validação de exames médicos solicitados às unidades de saúde do
município. A ferramenta visa contribuir como um facilitador para o profissional da supervisão
médica, baseada em regras e o histórico de auditorias realizadas. Com o intuito de verificar e
validar os resultados produzidos pelo Software Regulador de Procedimentos (SRP), foi
empregado um conjunto de solicitações comumente adotadas na prática médica, sendo a
hipótese diagnóstica utilizada como estudo de caso, a doença de Alzheimer.
Dentre os procedimentos da metodologia científica e técnica utilizados para o
desenvolvimento deste trabalho, encontram-se: levantamento bibliográfico sobre o estado da
arte da utilização de técnicas computacionais aplicadas à saúde, especialmente em relação à
auxílio de diagnósticos. Também foram realizadas entrevistas com médicos especialistas e os
gestores da saúde municipal, com o intuito de detectar as características mais pertinentes para
as enfermidades e mapear todo processo de solicitação de exames.
2. Materiais e Métodos
2.1. A ferramenta SRP
O SRP é uma ferramenta desktop, desenvolvida para ambiente Windows, para o auxílio de
tomada de decisão para o setor de supervisão médica. O SRP tem por premissa básica auxiliar
o auditor do CCAA na tomada de decisão sobre quais procedimentos deverão ser liberados ou
negados, de uma determinada solicitação de exames para uma suspeita de enfermidade.
Integrado ao Weka, que contém uma coleção de algoritmos para minerar coleções de dados,
SRP utiliza o histórico de solicitações auditadas como conjunto de treinamento, para
classificar os exames como autorizados ou negados. Os dados são armazenados no Sistema
Gerenciador de Banco de Dados (SGBD) Firebird.
Existem várias técnicas para classificar um conjunto de dados, e neste trabalho foi escolhida a
árvore de decisão. Modelagens utilizando redes neurais também são utilizadas,
principalmente, pela precisão de seus resultados. Porém, a complexidade de implementação e
a imprecisão quando submetidas a um pequeno conjunto de dados são itens que motivaram a
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utilização de árvores de decisão. Inicialmente, o histórico das solicitações auditadas pode
gerar pequenos conjuntos de treinamento. Esta técnica é reconhecida pela eficiência de seus
resultados, a partir de um pequeno conjunto de exemplos, além do sucesso de sua utilização
em diversos problemas, inclusive para o auxílio de diagnóstico médico (NORVIG; RUSSEL,
2009).
O SRP foi modelado para auxiliar no processo de auditoria de qualquer solicitação de exames,
que inclui sua hipótese diagnóstica e os procedimentos prescritos pelos médicos para detecção
ou tratamento de tal enfermidade. Porém, o protótipo desenvolvido inclui dados para suporte à
decisão somente para a auditoria de exames da doença de Alzheimer.
2.1.1. Arquitetura da ferramenta
A Figura 1 representa a arquitetura da ferramenta. Ela é composta pelo aplicativo desktop
SRP (funcionando como um front-end para os usuários, interagindo com o Weka, que
funciona como o back-end da solução). Os componentes adicionais, ainda essenciais, da
arquitetura são o SGDB Firebird e os arquivos de instância e os modelos. A estrutura da
ferramenta se dá pela uma necessidade constante de comunicação entre o aplicativo desktop e
o Weka para criação de arquivos de instância, geração de modelos para cada tipo de
enfermidade existente nas solicitações auditadas na base de dados, além de realização de
predições para novos casos.
Figura 1 - Arquitetura do aplicativo SRP
A seguir, são apresentadas as funções de cada um dos componentes da arquitetura.
- SGDB Firebird: de código aberto, armazena os dados pertinentes à ferramenta.
- instâncias: arquivo-texto, gerado pelo SRP front-end, contendo um conjunto de atributos
e valores pertinentes à determinada hipótese diagnóstica;
- modelos: um arquivo .model que representa a árvore de decisão gerada pelo SRP back-
end a partir dos arquivos de instâncias de determinada enfermidade.
SRP Front-end: Interface do sistema com a recepção e a supervisão médica. O papel da
recepção é cadastrar as solicitações oriundas das unidades de saúde, possibilitando a auditoria
das mesmas pela Supervisão Médica.
As funcionalidades essenciais deste módulo estão organizadas em relação às competências de
cada setor. Basicamente, a recepção é responsável pelo cadastramento das solicitações de
exames/procedimentos, bem como informar o resultado da auditoria para o paciente. Já a
Supervisão Médica é responsável por:
- realização de auditoria das solicitações: módulo em que as solicitações cadastradas pela
recepção são auditadas. Ordenadas por data de cadastro, as solicitações são consideradas
para serem auditadas quando alguns dos procedimentos estão marcados com o status ‘não
auditado’;
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- criação dos arquivos de instâncias e modelos: baseado em histórico de solicitações já
auditadas de determinada enfermidade, este módulo cria arquivos para cada doença
indicada pela hipótese diagnóstica na solicitação. O modelo é a árvore de decisão
resultante do arquivo de instâncias, que é composto por um conjunto de atributos
relevantes a cada doença e seus respectivos valores, das solicitações auditadas, contidos
no SGDB.
SRP Back-end: As tarefas de classificação e predição da mineração de dados são realizadas
pelo back-end do SRP. Todas as funcionalidades deste módulo executam o Weka a partir de
requisições geradas pelo front-end. As funcionalidades deste módulo são:
- realização da classificação mediante chamada oriunda do front-end: este item se refere à
classificação dos atributos e seus respectivos valores, pertinentes à cada doença, a partir
de um algoritmo de classificação, neste caso o Id3, e um arquivo de instâncias da referida
enfermidade;
- criação de modelos a partir de arquivos de instâncias gerados pelo front-end: as árvores
de decisão geradas a partir do arquivo de instâncias, de acordo com o algoritmo
escolhido, neste caso o Id3, são convertidas em um arquivo modelo para uso nas
auditorias;
- realização das predições solicitadas pelo front-end: de acordo com a hipótese diagnóstica
e procedimento enviado pelo front-end, tais instâncias são submetidas ao modelo,
retornando para o front-end uma resposta binária, negando(0) ou autorizando(1)
determinado procedimento para a doença em questão.
.
2.1.2. Comunicação entre o front-end e o back-end
As classificações de determinada doença, criação das árvores e predições das solicitações são
realizadas pelo front-end através requisições ao back-end. Estas requisições, que podem ser
do tipo classifica ou prediz, são processadas pelo back-end sendo posteriormente retornadas
ao front-end.
A comunicação é realizada através da criação de processos que realizam chamadas ao Weka,
e este, por sua vez, retorna arquivos de saída, seja na criação de modelos (árvores de decisão)
ou com resultados da predição para auxílio do módulo de auditoria do SRP. A utilização de
processos para interação entre os dois módulos foi motivada pela rapidez ao se realizar as
operações, pois pode-se ajustar a prioridade a execução de tais processos em relação a outras
tarefas.
Para realizar a classificação de cada doença, primeiramente é necessário definir seus atributos
relevantes. Logo após, os procedimentos e os resultados das solicitações de exames já
auditadas, de acordo com a hipótese diagnóstica, serão classificados gerando uma árvore de
decisão para determinada doença.
A predição é realizada sobre as solicitações não auditadas, onde a hipótese diagnóstica define
em qual árvore que será submetida os atributos relevantes e aos procedimentos preescritos na
solicitação, de modo a obter uma sugestão, baseado na árvore, para aquele tipo de exame de
acordo com a doença na hipótese diagnóstica. Só é possível realizar a predição em doenças
cujo modelo existe.
Apesar de o protótipo realizar auditorias somente da doença de Alzheimer, o aplicativo foi
modelado para auditar qualquer procedimento de acordo hipótese diagnóstica informada na
solicitação. Neste caso, cada doença terá um arquivo de instâncias e um modelo próprios,
identificados pelo seu respectivo código na 10ª versão do Código Internacional de Doenças
(CID-10).
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2.2. Estudo de caso
A doença de Alzheimer (DA) é uma doença neurodegenerativa progressiva acometida
geralmente a grupos de idosos, não sendo descartados casos em pessoas de menor idade.
Segundo Freitas (2006), dados demográficos e epidemiológicos indicam a tendência mundial
de envelhecimento da população e conseqüentemente aumento do número de pessoas afetadas
por demência, em geral, o DA, que de certa forma explica a previsão do custo com o cuidado
com estes pacientes, na casa de bilhões de dólares nos EUA, Inglaterra, Canadá e Suécia.
Diante deste cenário, a DA é reconhecida como um problema de saúde pública.
Os fatores de risco para DA são: idade, história familiar positiva, síndrome de Down, baixo
nível educacional e gênero feminino (após 80 anos de idade), sendo que a idade é
indiscutivelmente o fator de risco mais importante para o desenvolvimento de demências, em
geral, e da DA em particular (FREITAS, 2006). A complexidade do diagnóstico é reforçada
pelas diversas descrições clínicas e critérios operacionais para seu diagnóstico clínico, sendo
os mais empregados os da quarta edição do Manual Estatístico e Diagnóstico das Desordens
Mentais (DSM-IV), da Associação Americana de Psiquiatria (APA, 1994), os da 10ª versão
da CID-10. Uma das ferramentas para auxílio ao diagnóstico clínico é o teste Mini-Exame do
Estado Mental (MMSE), conhecido por mini-mental. Este exame caracteriza-se pela função
em detectar e acompanhar os casos da doença (PALMER; BACKMAN; WINBLAD;
FRATIGIONI, 2003). É composto por perguntas sobre orientação, memória imediata,
atenção, cálculo, evocação, linguagens, funções executivas, cada uma com um peso diferente,
obtendo-se uma pontuação podendo indicar se há demência, e se grau, ou não.
2.2.1. Realização da classificação
As instâncias foram baseadas em solicitações cadastradas no aplicativo com dados fictícios,
porém com regras, critérios e práticas comumente utilizadas pelos médicos geriatras atuais.
Para o estudo de caso da doença de Alzheimer, algumas variáveis foram consideradas, com
ajuda de um especialista, essencial para possibilitar o processo de construção do modelo e
auditoria desta enfermidade. Estas variáveis são o mini mental, A idade, O procedimento e o
status da referida solicitação, conforme Tabela 2.
A primeira variável é um teste cognitivo realizado no consultório médico, e seu resultado é
mensurado entre uma faixa de valores que vai de 0 (zero) até 30 (trinta). Já o atributo idade é
calculado a partir da data de nascimento do cadastro do paciente com a data da solicitação. A
diferenciação na idade se deu pelo fato da caracterização da doença, predominantemente, mas
não exclusivamente, em idosos.
Outro fator, é que a mesma pontuação do mini-mental em diferentes faixas etárias possui
formas de tratamento diferenciado.
Tabela 2. Descrição dos atributos e seus respectivos valores possíveis
Nome do atributo Descrição Valores possíveis
MM_SOL Indica o resultado do teste mini-mental 0, 1, 2, 3, 4
CODPROC_SP
Indica o código do procedimento
solicitado
Enumeráveis (valores inteiros
associados à enfermidade)
IDADE Indica a idade do paciente 0
1
STATUS Resultado da auditoria 0 (negado), 1 (autorizado)
Tabela 3. Valores discretizados para as variáveis
Idade Mini-mental
0 ≤ 65 0..6
1 > 65 7..12
2 - 13..18
3 - 19..24
4 - 25..30
Em ambos os casos, notou-se a necessidade de realizar a discretização dos valores, pois uma
pequena variação tanto do mini mental quanto da idade não impactavam no resultado final do
diagnóstico, e sim aumentava significativamente o tamanho da árvore, assim como
necessitaria-se de um conjunto de treinamento muito mais amplo para a classificação. A
Tabela 3 exibe os critérios de discretização adotados para os referidos atributos.
Em alguns casos, para uma mesma situação de diagnóstico a resposta do status é diferente,
podendo-se obter um número de registros autorizados igual ao número de registros negados e
em outros casos um dos status será majoritário. Os casos inexistentes, ou seja, em que o
procedimento não pertence ao conjunto de treinamento, impossibilitam que o software sugira
o deferimento ou indeferimento, necessitando neste caso da intervenção do auditor médico. A
Tabela 4 apresenta tais situações. Por exemplo, para o procedimento ressonância magnético
de crânio, identificado pelo código 936, com resultado de mini-mental na classe 4 e com a
idade na primeira faixa, o status resultou-se na classificação tanto autorizado como negado,
sendo que a árvore resultante(Figura 2) prevaleceu o valor de maior incidência, neste caso
status igual 1 (um).
Tabela 4. Situações que simulam solicitações duplicadas ou inexistentes
MINI-MENTAL CODPROC_SP IDADE STATUS
4 936 0 0
4 936 0 1
4 936 0 1
4 1032 0 1
4 1032 0 0
A Figura 2 exibe a árvore de decisão resultante do arquivo de instâncias utilizado para a
geração do modelo. Nota-se um valor binário (:0 ou :1) representando as folhas da árvore e
significando o indeferimento (valor 0) ou deferimento (valor 1) de solicitações.
Figura 2. Árvore gerada pelo Weka a partir da base de conhecimento
2.2.2. Realização das predições
Para casos ainda não auditados, realizam-se as predições. O modelo foi gerado a partir da base
de conhecimento baseada no histórico de solicitações auditadas para a doença de Alzheimer.
Tal modelo será validado a partir de um conjunto de solicitações de teste, a partir de exames
cadastrados no aplicativo, apresentados na Tabela 5.
Cada linha da Tabela 5 indica as solicitações cadastradas, e ainda não auditadas, no sistema.
Por exemplo, foram prescritos para o paciente da solicitação ID 1, com o resultado 3 (três) no
exame mini-mental (MM_SOL) e maior de 65 anos de idade (IDADE=1), os exames
(CODPROC_SP) identificados pelos códigos 123, 186, 194, 305, 378, 674, 906, 936 e 1032.
A partir deste ponto, pretendeu-se simular fatos que na prática médica são comuns, para efeito
de realização de testes e validação dos resultados junto ao especialista.
3. Resultados e Discussões
Nesta seção, serão apresentadas algumas considerações importantes para o entendimento do
estudo de caso, bem como os resultados alcançados com o desenvolvimento do protótipo do
SRP.
A Figura 3 representa a tela de auditoria aplicada ao quarto paciente cujo resultado do teste
cognitivo, ou mini-mental, foi igual a 1 (um). Nota-se que, o software liberou todos os
exames, de acordo com as regras geradas na árvore de decisão da Figura 2, onde o atributo
MM_SOL com valor 1 (um) sugere a liberação dos exames.
A Figura 4 exibe o resultado da auditoria para o quinto paciente da Tabela 5. Apesar do
resultado do mini-mental ser igual ao do caso anterior, o procedimento representado pelo
código 3699 não está relacionado na modelo (conforme Figura 2).
Tabela 5. Conjunto de teste para realização da auditoria
ID MM_SOL CODPROC_SP IDADE
1 3 123, 186, 194, 305, 378, 674, 906, 936,1032 1
2 2 123, 186, 194, 305, 378, 674, 906, 936,1032 0
3 4 123, 186, 194, 305, 378, 674, 906, 936,1032 1
4 1 123, 186, 194, 305, 378, 674, 906, 936,1032 0
5 1 936,1032, 3699 0
Figura 3. Tela de auditoria de paciente com resultado de mini-mental 1
Para estes casos, é prática, por questões financeiras, negar qualquer tipo de procedimento.
Considerado um valor adequado para o teste de cognitivo, a Figura 5 apresenta a auditoria
revelando que grande parte dos procedimentos solicitados foram negados, exceto para o
procedimento de código 936, que possuía na base de conhecimento 3(três) casos auditados
onde em dois foram autorizados e um negado. A ferramenta possibilita o auditor alterar o
resultado de uma predição de determinado procedimento, de qualquer solicitação, realizada
pela ferramenta. Para tal, faz-se necessário a escolha da solicitação e o procedimento para o
qual se deseja alterar o resultado previsto pelo SRP, autorizando ou negando os
procedimentos através das teclas de atalho Ctrl+A ou Ctrl+N respectivamente, conforme
Figura 6.
Da mesma forma, um procedimento que não pertença à base de conhecimento de determinada
enfermidade pode sofrer intervenção do auditor, que a partir deste momento poderá fazer
parte do conjunto de treinamento. O procedimento Artroscopia, identificado pelo código 3699
na Figura 6, ilustra tal situação.
Figura 4. Tela de auditoria da solicitação de procedimento não previsto anteriormente
para o diagnóstico de Alzheimer
Figura 5. Tela de auditoria de paciente com resultado 4 (quatro) no teste de mini-mental
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Figura 6. Intervenção do auditor na auditoria de um procedimento
Desta forma, o sistema possibilita armazenar todos os dados dos exames, de modo que possa
construir um histórico do paciente, e com isso, poder visualizar um quadro de evolução a
partir das intervenções realizadas.
4. Conclusão
A contribuição da ferramenta é a de ser um facilitador para o profissional da supervisão
médica. O profissional deve utilizar este aplicativo como ajuda na tomada de decisão. A cada
solicitação de exame apresentado pelo paciente, ele será ou não autorizado a ser executado, de
acordo com o diagnóstico prognosticado pelo médico. Isto é muito importante, pois ajudará a
diminuir os gastos da prefeitura em casos de exames desnecessários ou ate repetição de
exames para um mesmo paciente.
Assim, a utilização de um sistema de inteligência computacional que possa auxiliar na
elaboração do histórico do paciente e visualização de um quadro de evolução do mesmo, com
base nas intervenções já efetuadas é de fundamental importância para o bom andamento da
área burocrática dos hospitais públicos. O sistema possibilita a realização de simulações
representativas de situações concretas.
O SRP foi modelado para auxiliar na autorização de procedimentos de qualquer solicitação e
qualquer doença, mas para o desenvolvimento e teste do protótipo foram incluídos dados para
suporte a decisão para a doença de Alzheimer. Por isso, para continuar a aprimorar a
ferramenta é importante continuar o desenvolvimento do módulo de solicitação, permitindo
atender diversas hipóteses diagnósticas em uma mesma solicitação. Isto demanda um estudo
mais aprofundado acerca destes inter-relacionamentos e suas respectivas sugestões
diagnósticas. A adoção da técnica de árvores de decisão para auxiliar auditorias da hipótese
diagnóstica abordada no estudo de caso mostrou-se satisfatória. Porém, não se sabe o
comportamento desta técnica submetida a uma maior diversidade de doenças, outras
enfermidades, referenciamento de dados históricos, onde outros tipos de atributos podem estar
envolvidos e co-relacionados. Tais situações podem inviabilizar computacionalmente a
construção e a utilização da árvore.
Sabe-se que através do avanço tecnológico na área médica, em especial na tecnologia de
diagnóstico, novos exames e tratamentos são descobertos e tornam-se mais eficazes que os
tradicionais. O sistema terá que lidar com tais mudanças. No entanto, o SRP é uma tentativa
satisfatória de ajudar o profissional da saúde no processo decisório na área de liberação e
auditoria de exames e tem sua contribuição válida para ajudar no controle e diminuição de
gastos desnecessários ou duplicados de qualquer prefeitura que podem ser utilizados em
outros pacientes ou em qualquer outra situação.
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