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"markdown": "\n\n# 🏥 Saúde em Dado\n\n### Inteligência epidemiológica aberta sobre os microdados do SUS\n\n**Mortalidade · Dengue · Internações · Natalidade · Vulnerabilidade social — do Brasil inteiro, a custo zero.**\n\n[](https://saudeemdado.com)\n[](LICENSE)\n[](#-arquitetura-a-custo-zero)\n[](#-fontes-de-dados)\n[](https://github.com/pedropaulofernandes88-stack/saude-publica-br/releases)\n[](https://doi.org/10.5281/zenodo.20706845)\n\n[**Site**](https://saudeemdado.com) · [**API**](https://saudeemdado.com/dados/) · [**Análises**](https://saudeemdado.com/artigos/) · [**Metodologia**](https://saudeemdado.com/metodologia/)\n\n
\n\n---\n\n## 🎯 O que é\n\nOs dados do SUS são **públicos por lei, mas inacessíveis na prática**: microdados em formato\nproprietário (DBC), fragmentados por estado e competência, somando dezenas de gigabytes. Pesquisadores,\njornalistas e gestores gastam semanas em engenharia de dados antes de qualquer análise.\n\nO **Saúde em Dado** elimina essa barreira. Ele transforma os microdados oficiais do **DataSUS** e do\n**IBGE** em indicadores agregados, validados e consultáveis por **API pública gratuita**, **painéis\nnavegáveis** e **downloads abertos** — com pipeline 100% reproduzível e **custo de manutenção zero**.\n\n> Mais de **14,4 milhões de óbitos** (2015–2024), **6,56 milhões de casos de dengue** (recorde de 2024),\n> **40,0 milhões de AIHs aprovadas** (R$ 63,4 bi) e **5,2 milhões de nascimentos** — em uma consulta.\n\n---\n\n## 📊 Fontes de dados\n\n| Sistema | Conteúdo | Cobertura | Indicadores derivados |\n|---|---|---|---|\n| **SIM** | Mortalidade (óbitos) | 2015–2024 | Taxa bruta + **IC95%**, **taxa padronizada por idade**, **excesso de mortalidade** |\n| **SINAN** | Dengue (notificações) | 2015–2024 | Incidência, gravidade, letalidade, **canal endêmico** |\n| **SIH** | Internações hospitalares (AIH) | 2022–2024 | Permanência média e custo **por episódio** (AIH normal), mortalidade intra-hospitalar |\n| **SINASC** | Nascidos vivos | 2021–2022 | Baixo peso, prematuridade, pré-natal, **mortalidade infantil** |\n| **IBGE** | População (Censo 2022, Estimativas) e malhas | — | Denominadores, padronização, mapas |\n| **IPEA / IBGE** | Vulnerabilidade social (proxy Censo 2022) | 2022 | Cruzamento desigualdade × saúde |\n\nTodas as fontes são de **domínio público**. Apenas **agregados** são publicados — nenhum microdado\nindividual sai da máquina de processamento (privacidade por desenho).\n\n---\n\n## 🧮 Indicadores e métodos\n\n- **Taxa padronizada por idade** (método direto, padrão Brasil/Censo 2022) — comparação legítima entre municípios, corrigindo o efeito da estrutura etária.\n- **Intervalo de confiança de 95%** (método gama / Poisson exato) em toda taxa bruta; alerta para municípios < 10 mil hab.\n- **Excesso de mortalidade** — observado vs. esperado (baseline 2015–2019 ajustado por população), por UF e Brasil.\n- **Canal endêmico de dengue** (diagrama de controle) — faixa esperada P25–P75 de 2015–2023 vs. ano observado.\n- **Taxa de Mortalidade Infantil** — óbitos < 1 ano (SIM) ÷ nascidos vivos (SINASC).\n- **Índice de vulnerabilidade social (proxy)** — z-score de analfabetismo + falta de água (Censo 2022).\n- **Tipo de AIH (SIH)** — o arquivo do SIH mistura AIH normal com AIH de *continuação*, emitida quando\n a internação se prolonga: uma internação longa vira várias linhas. `internacoes` conta AIHs aprovadas\n (produção); permanência e custo médios são **por episódio**, sobre a AIH normal. Nos capítulos V\n (transtornos mentais) e VI (sistema nervoso) os dois números divergem muito — 25% e 10% das AIHs são\n de continuação. AIH não é internação nem paciente.\n\nDocumentação completa, fórmulas e **limitações declaradas**: **[saudeemdado.com/metodologia](https://saudeemdado.com/metodologia/)**.\n\n---\n\n## 🏗️ Arquitetura (a custo zero)\n\n```\n Microdados DataSUS (.dbc/.csv) IBGE (SIDRA / localidades / malhas)\n │ │\n ▼ ▼\n ┌───────────────────────────────────────────────────────┐\n │ Pipelines Python (local) — streaming + DuckDB │\n │ scripts/pipeline_*.py · agregação · validação │\n └───────────────────────────────────────────────────────┘\n │ (sobem apenas marts agregados, ~400 MB)\n ▼\n ┌───────────────────────────────────────────────────────┐\n │ Supabase (Postgres free tier) — somente leitura (RLS) │\n │ ├── API REST automática (PostgREST) │\n │ └── Storage (Parquet com SHA-256) │\n └───────────────────────────────────────────────────────┘\n │\n ▼\n ┌───────────────────────────────────────────────────────┐\n │ Next.js estático (GitHub Pages) → saudeemdado.com │\n │ JSON estático no build = egress ~zero no banco │\n └───────────────────────────────────────────────────────┘\n\n Automação (GitHub Actions): deploy · keep-alive (≤6 dias) · validação de dados\n```\n\n**Princípios:** (1) agregar localmente, publicar só o essencial; (2) nenhum servidor de aplicação para\nmanter; (3) reprodutibilidade radical — todo número regenerável das fontes oficiais por um script aberto.\n\n---\n\n## 🚀 Como acessar\n\n**Site:** [saudeemdado.com](https://saudeemdado.com) — painéis de mortalidade, dengue, internações,\nnascimentos, mapa municipal, tendências e boletim por município.\n\n**API REST pública** (sem cadastro; chave de leitura em [`.env.example`](.env.example)):\n\n```bash\nURL=\"https://zekjhmxjamatlxpkykde.supabase.co/rest/v1\"; KEY=\"\"\n\n# Municípios de MG por taxa padronizada de mortalidade (2023)\ncurl \"$URL/mart_mortalidade_municipio?uf_sigla=eq.MG&ano=eq.2023&capitulo_cid=eq.TOTAL&sexo=eq.TOTAL&order=taxa_padronizada_100k.desc&limit=10\" -H \"apikey: $KEY\"\n\n# Dengue por município/ano (incidência e letalidade)\ncurl \"$URL/mart_dengue_municipio_ano?uf_sigla=eq.SP&ano_epi=eq.2024&order=incidencia_100k.desc&limit=10\" -H \"apikey: $KEY\"\n```\n\n**Pacote Python** ([`clients/python`](clients/python/)):\n\n```python\nimport saudeemdado as sd\nsd.municipios(uf=\"MG\", ano=2023, as_df=True).nlargest(10, \"taxa_padronizada_100k\")\nsd.dengue(uf=\"SP\", ano=2024, as_df=True)\n```\n\n**Servidor MCP — a saúde do Brasil consultável por IA** ([`mcp_server/`](mcp_server/)).\nConecte o Claude Desktop/Code e pergunte em linguagem natural. Expõe **19 ferramentas**: consulta\n(mortalidade, internações, dengue, ICSAP, fluxo de pacientes, visão hospitalar, excesso) e **análise**\n(`comparar_com_pares` — município vs. estrato de saúde com percentis; `canal_endemico_dengue` —\ndiagrama de controle por UF; `boletim_semanal` — a edição vigente do boletim automático) — mais a\n**camada de confiabilidade** (avisa quando o registro do município é pouco confiável) e o\n**detector de anomalias** para briefing de gestor. Custo zero: roda no seu cliente e consome a API\npública — cada usuário traz o próprio Claude. Regras **anti-alucinação** embutidas: todo número vem\nde uma ferramenta, com a fonte citada.\n\n```json\n{ \"mcpServers\": { \"saudeemdado\": { \"command\": \"uvx\", \"args\": [\"saudeemdado-mcp\"] } } }\n```\n\nPublicado no [PyPI](https://pypi.org/project/saudeemdado-mcp/) e no\n[registry oficial MCP](https://registry.modelcontextprotocol.io) como\n`io.github.pedropaulofernandes88-stack/saudeemdado`. Instalação e receitas: [`mcp_server/README.md`](mcp_server/README.md).\n\n**Downloads** — marts completos em **Parquet** com **SHA-256** na [página Dados & API](https://saudeemdado.com/dados/).\n\n---\n\n## 🔁 Reprodutibilidade\n\n```bash\n# Python 3.10–3.12 (datasus-dbc não compila no 3.13+)\npip install duckdb pandas pyarrow requests scipy datasus-dbc dbfread\n\npython scripts/pipeline_v2.py # SIM 2015–2024 (padronização, IC95%, excesso)\npython scripts/pipeline_sinan.py # Dengue 2015–2024\npython scripts/pipeline_sih.py # Internações 2022–2024\npython scripts/pipeline_sinasc.py # Nascimentos + mortalidade infantil\npython scripts/pipeline_ivs.py # Vulnerabilidade social (proxy Censo 2022)\npython scripts/validate_data.py # validação contra âncoras oficiais\n```\n\nOs pipelines fazem download, agregam em streaming com **checkpoint resumível** e publicam via API.\nA rotina de validação ([`.github/workflows/validate-data.yml`](.github/workflows/validate-data.yml))\nconfere mensalmente totais oficiais e conciliação entre marts.\n\n---\n\n## 📁 Estrutura\n\n```\nsaude-publica-br/\n│\n├── site/ # Next.js 14, export estático → saudeemdado.com\n│ ├── app/ # uma pasta por rota: painel, dengue, internacoes,\n│ │ # nascimentos, mapa, tendencias, artigos, dados,\n│ │ # metodologia, atencao-basica, boletim, hospitalar\n│ ├── components/ # gráficos (Recharts), KPIs, navegação\n│ ├── lib/ # regras puras e testáveis: municipios, completude,\n│ │ # tokens de design, seções da metodologia\n│ ├── content/ # artigos assinados (seção Análises)\n│ └── scripts/ # gera o JSON estático durante o build\n│\n├── scripts/ # pipelines: SIM, SINAN, SIH, SINASC, CNES, IVS, SIOPS\n├── ingestion/utils/ # bulk load (Parquet → COPY) e ledger de ingestão\n├── dbt/ # modelos intermediate → marts\n├── migrations/ # SQL versionado do Supabase, incluindo as políticas RLS\n├── validation/ # suítes Great Expectations sobre os marts\n├── ml/ # detector de anomalias e scoring em lote\n├── data/refs/ # tabelas de referência (CID-10, municípios, população)\n│\n├── mcp_server/ # servidor MCP → PyPI: saudeemdado-mcp\n├── clients/python/ # cliente da API → pacote saudeemdado\n├── supabase/functions/ # Edge Functions do boletim por assinatura\n│\n├── .github/workflows/ # CI, deploy do site, boletim, publicação do MCP\n├── docs/ # ADRs e notas de arquitetura\n└── archive/ # a primeira arquitetura, aposentada — ver archive/README.md\n```\n\n---\n\n## 📰 Análises\n\nA seção **[Análises](https://saudeemdado.com/artigos/)** reúne artigos que cruzam os dados da plataforma\ncom leitura epidemiológica e estatística — da anatomia da epidemia de dengue de 2024 ao paradoxo do\nsub-registro na relação vulnerabilidade × mortalidade.\n\n---\n\n## 🗺️ Roadmap\n\n- [x] Mortalidade (SIM) 2015–2024 · taxa padronizada · IC95% · excesso\n- [x] Dengue (SINAN) · Internações (SIH) · Nascimentos/Mortalidade infantil (SINASC)\n- [x] Vulnerabilidade social (proxy Censo 2022) e cruzamento com mortalidade\n- [x] Pacote Python · servidor MCP · boletim municipal · seção de Análises\n- [ ] IVS **oficial** do IPEA (Atlas da Vulnerabilidade Social)\n- [ ] SIH anos anteriores (2015–2021) e SINASC 2023+\n- [ ] SINAN outros agravos (chikungunya, zika) · CNES (leitos/estabelecimentos)\n- [ ] Imagens de capa próprias para a seção de Análises · DOI via Zenodo\n\n---\n\n## 🤝 Créditos e projetos relacionados\n\n- **[LabSUS](https://github.com/goldenluke/labsus)** (Lucas Amaral Dourado, Universidade Federal do Tocantins) — projeto acadêmico de inteligência em saúde pública que inspirou aqui o cruzamento saúde × vulnerabilidade, a detecção de surtos por canal endêmico e a nota de uso ético. Métodos de domínio público; nenhum código foi copiado.\n- **Fontes primárias:** DATASUS/Ministério da Saúde (SIM, SINAN, SIH, SINASC), **IBGE** (Censo 2022, Estimativas, malhas) e **IPEA**.\n\n---\n\n## ⚖️ Uso ético\n\nOs indicadores são **agregados e descritivos** — não substituem julgamento técnico. Pede-se, de boa-fé,\nque a plataforma não seja usada para discriminação no acesso à saúde, vigilância em massa de indivíduos\nou automação de decisões clínicas/de política pública sem supervisão profissional. Detalhes na [LICENSE](LICENSE).\n\n## 🔒 Segurança\n\nVulnerabilidades vão por canal privado — ver [`SECURITY.md`](SECURITY.md). Leia\nantes a seção sobre o que **não** é vazamento aqui: a chave `anon` do Supabase é\npública por desenho (é o que permite consultar a API sem cadastro), e os arquivos\n`.env` versionados são templates com placeholders.\n\n---\n\n## 📄 Licença\n\nCódigo sob licença **MIT**. Dados originais em **domínio público** (DATASUS/MS, IBGE, IPEA) — cite as\nfontes primárias.\n\n**Como citar** (DOI [10.5281/zenodo.20706845](https://doi.org/10.5281/zenodo.20706845)):\n\n> Fernandes, Pedro. *Saúde em Dado: inteligência epidemiológica aberta sobre os microdados do SUS.*\n> Zenodo, 2026. https://doi.org/10.5281/zenodo.20706845\n\nMetadados legíveis por gerenciadores de referência em [`CITATION.cff`](CITATION.cff).\n\n---\n\n## 👤 Autor\n\n**Pedro Fernandes**\nMestrando em Saúde Coletiva (IAMSPE) · Pós-graduando em Inteligência Artificial e Ciência de Dados em\nSaúde (Hospital Sírio-Libanês) · Diretor de Tecnologia da Informação — Setor Público (SP)\n\n[](https://orcid.org/0009-0008-6248-2486)\n[](http://lattes.cnpq.br/6641343625206093)\n[](https://www.linkedin.com/in/pedro-f-540154408/)\n\n\n\n—\n\n**[saudeemdado.com](https://saudeemdado.com)** · dados públicos, abertos e a custo zero para a pesquisa em saúde no Brasil\n\n
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