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Artigo Priorizacao de Medicamentos - Turma A Grupo 4 .pdf
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Apresentacao - Priorizacao de Medicamentos Turma A Grupo 4.pdf
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dc.contributor.advisorFrança, Anderson Mesquita-
dc.contributor.advisorFerré, Felipe-
dc.contributor.authorNogueira, Carlos César dos Santos-
dc.contributor.authorSouza Junior, Clodoaldo J. A-
dc.contributor.authorMurakami, Mayra Miyuki-
dc.date.accessioned2025-11-26T13:20:55Z-
dc.date.available2025-11-26T13:20:55Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifier.urihttp://bibliotecadigital.anvisa.gov.br/jspui/handle/anvisa/19403-
dc.description.abstractAssegurar a qualidade dos medicamentos disponibilizados no mercado nacional constitui uma das atribuições da Agência Nacional de Vigilância Sanitária (Anvisa), conforme disposto na Lei nº 9.782/1999, estabelecendo instrumentos de regulação, bem como as ações de fiscalização, monitoramento e educação sanitária para a mitigação e controle dos riscos associados aos medicamentos consumidos pela população. Dessa forma, o monitoramento pós-mercado é uma estratégia essencial diante da crescente complexidade do setor farmacêutico e da diversidade de produtos comercializados. Este relato descreve o desenvolvimento de um modelo replicável e escalável para priorização de medicamentos no Programa de Monitoramento Pós-Mercado da ANVISA, a partir das bases regulatórias Notivisa, Vigilyze e SAMMED. O desenvolvimento adotou linguagem Python para pré-processamento, padronização, modelagem, tratamento de inconsistências, análise exploratória e detecção de padrões. A visualização ocorreu em Power BI. Foram desenvolvidos painéis interativos para navegação, de forma estruturada, possibilitando a visualização de informações do mesmo princípio ativo entre diferentes bases de dados. Conforme o projeto avançou nas etapas de pré-processamento, padronização e modelagem, surgiram novos desafios, como inconsistências e ausência de padronização dos dados. O apoio à decisão quanto à priorização ocorre mediante a avaliação das estatísticas descritivas e padrões detectados. A proposta estabelece um modelo, cujo aprimoramento alinhado à curadoria de dados, viabiliza a automação de fluxos e replicabilidade da metodologia em contextos regulatórios de outros produtos sujeitos à Vigilância Sanitária.pt_BR
dc.language.isoptpt_BR
dc.publisherFaculdade de Educação e Ciências da Saúde do Hospital Alemão Oswaldo Cruzpt_BR
dc.titlePriorização de medicamentos no programa de monitoramento pós-mercado : experiência da Anvisapt_BR
dc.title.alternativePrioritization of medicines in the post-market surveillance program : Anvisa's experiencept_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.rights.holderAgência Nacional de Vigilância Sanitáriapt_BR
dc.localBrasíliapt_BR
dc.description.physical13 p.pt_BR
dc.description.abstractenEnsuring the quality of medicines available in the national market is one of the responsibilities of the Brazilian Health Regulatory Agency (Anvisa), as established by Law No. 9,782/1999. This includes the establishment of regulatory instruments, as well as inspection, monitoring, and health education actions aimed at mitigating and controlling the risks associated with medicines consumed by the population. In this context, post-market surveillance is an essential strategy given the increasing complexity of the pharmaceutical sector and the diversity of products being commercialized. This report describes the development of a replicable and scalable model for prioritizing medicines within Anvisa’s Post-Market Surveillance Program, based on the regulatory databases Notivisa, Vigilyze, and SAMMED. The development employed Python for preprocessing, standardization, modeling, handling inconsistencies, exploratory analysis, and pattern detection. Visualization was carried out in Power BI, with the creation of interactive dashboards that enabled structured navigation and visualization of information regarding the same active ingredient across different databases. As the project progressed through the stages of preprocessing, standardization, and modeling, new challenges arose, such as inconsistencies and the lack of data standardization. Decision-making support regarding prioritization was achieved through the evaluation of descriptive statistics and detected patterns. The proposal establishes a model whose improvement, aligned with data curation, enables workflow automation and the replicability of the methodology in regulatory contexts involving other products subject to Health Surveillance.pt_BR
dc.subject.keywordMONITORAMENTO, FISCALIZAÇÃO E CONTROLEpt_BR
dc.subject.keywordMedicamentospt_BR
dc.subject.keywordGestão de riscospt_BR
dc.subject.keywordNotivisapt_BR
dc.subject.keywordVigilyzept_BR
dc.subject.keywordSAMMEDpt_BR
dc.subject.keywordComercialização de medicamentospt_BR
dc.subject.keywordAvaliação de medicamentospt_BR
dc.rights.accessRestricted accesspt_BR
dc.publisher.programCurso de Especialização em Ciência De Dados e Inteligência Artificialpt_BR
dc.publisher.initialsFECSpt_BR
dc.itemdestaqueNãopt_BR
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