Flavio Luiz Seixas

Objetivo: desenvolver um sistema para gestão do cuidado de pacientes com feridas atendidos em Atenção Primária e Secundária do Sistema Único de Saúde e avaliar a sua usabilidade e aplicabilidade. Método: estudo metodológico, realizado em três etapas: definição de requisitos, desenvolvimento do sistema, teste e avaliação de usabilidade em ambiente simulado e avaliação de usabilidade por enfermeiros em cenário real controlado. Os dados foram analisados por estatística descritiva e a usabilidade, por meio da escala System Usability Scale. Resultados: o sistema gera automaticamente 4 indicadores clínicos, 16 assistenciais e 5 financeiros. A usabilidade global no ambiente simulado foi 73. Na prática clínica, foi 79,4 na Atenção Primária e 76,9 na Secundária. Mostrou-se aplicável após o uso em 143 atendimentos. Conclusão: o sistema é inovador, gera indicadores clínicos, assistenciais e financeiros e apresentou aplicabilidade e usabilidade excelente nos cenários estudados.

Introdução: O uso da Inteligência Artificial na saúde tem avançado de forma expressiva, especialmente com os Modelos de Linguagem de Larga Escala, já aplicados em tarefas como diagnóstico, triagem e comunicação clínica. Apesar dos avanços, observa-se uma lacuna na literatura quanto à aplicação desses modelos como ferramentas de avaliação e validação de tecnologias em saúde. Objetivo: Mapear as evidências disponíveis sobre o uso de Modelos de Linguagem de Larga Escala como avaliadores em estudos voltados à avaliação de tecnologias em saúde. Métodos: Trata-se de um protocolo de revisão de escopo conduzido conforme a metodologia do Joanna Briggs Institute e as diretrizes do checklist PRISMA-ScR. A pergunta de pesquisa foi elaborada com base na estratégia PCC: População (serviços de saúde), Conceito (inteligência artificial) e Contexto (tecnologias em saúde). As buscas serão realizadas nas bases MEDLINE via PubMed, LILACS via BVS, Web of Science, Scopus e Embase via Portal CAPES, com estratégias ajustadas à lógica e aos descritores específicos de cada base. A triagem dos estudos será realizada por dois revisores independentes, utilizando o software Rayyan. Os dados extraídos serão organizados em planilhas do Excel e analisados com o apoio do software IRaMuTeQ.

The regulation of access to specialized care represents a persistent challenge within health systems, particularly in countries characterized by significant population and territorial heterogeneity, such as Brazil. This study aimed to analyze, through an integrative literature review, how different countries structure their regulatory systems with a focus on the integration of epidemiological, demographic, and mortality data. The methodology involved a systematic search in the PubMed and Scopus databases, resulting in the selection of 178 articles published between 2015 and 2025. The findings reveal a growing interest in digital and interoperable solutions, with particular emphasis on artificial intelligence, real-time surveillance, and data-driven triage systems. It was observed that governance models vary across countries; however, there is a consensus on the need for systemic integration to promote equity and efficiency. It is concluded that the improvement of systems such as SISREG requires the adoption of international best practices, focusing on interoperable infrastructure, intelligent prioritization, and collaborative governance, to achieve more effective regulation within the context of the Brazilian Unified Health System (SUS).