Business Intelligence Aplicado à Análise de Viabilidade Econômica de Projetos no Setor de Implantes Ortopédicos

Daniella Benevides de Oliveira; Elias Soares De Figueiredo

DOI: 10.22167/2675-6528-202602814

Artigo derivado de Trabalho de Conclusão de Curso (TCC), com conteúdo baseado no trabalho original do aluno e adaptado ao formato editorial da Revista E&S com apoio da ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege para síntese e organização textual.

Resumo

A avaliação de projetos no setor de dispositivos médicos exige a integração de dados de mercado, métodos analíticos e premissas econômico-financeiras sob incerteza. O estudo teve como objetivo desenvolver uma análise de viabilidade econômica para projetos de implantes ortopédicos de quadril no Brasil, com ênfase em Data Science e Business Intelligence. Utilizaram-se dados públicos do Sistema de Informações Hospitalares do SUS (2008-2025) e do Sistema de Informações de Produtos da Agência Nacional de Saúde Suplementar (2014-2024). Após tratamento, a base DATASUS totalizou 72 observações anuais nacionais e a base ANS, 11 observações anuais. O fluxo analítico incluiu limpeza, validação, análise exploratória, regressão linear, suavização exponencial, construção de proxy para o mercado suplementar, validação externa confidencial e modelagem do Fluxo de Caixa Livre da Empresa. Os resultados evidenciaram crescimento estrutural da artroplastia total primária não cimentada e a viabilidade econômica nos cenários conservador, base e otimista, com Taxa Interna de Retorno superior à Taxa Mínima de Atratividade e Valor Presente Líquido positivo. Os achados foram consolidados em um painel de Business Intelligence. Concluiu-se que a integração rastreável entre dados públicos, premissas explícitas e avaliação financeira oferece suporte consistente à priorização de projetos na indústria ortopédica.

Palavras-chave: Business Intelligence; Dados públicos em saúde; Dispositivos médicos; Projeção de demanda; Viabilidade econômica.

1. Introdução

O setor de saúde brasileiro enfrenta desafios crescentes no planejamento e na avaliação da viabilidade de projetos. Essa complexidade é multifacetada, decorrendo da própria estrutura do sistema, das desigualdades regionais e das limitações de recursos financeiros disponíveis para investimentos. Em um cenário de constante evolução, a tomada de decisão estratégica torna-se um elemento crucial para o sucesso e a sustentabilidade das iniciativas no setor.

No contexto de procedimentos cirúrgicos de alta complexidade, como as artroplastias de quadril, esses desafios são ainda mais acentuados. A decisão sobre o desenvolvimento de novas próteses neste segmento é influenciada por múltiplos fatores, incluindo o envelhecimento populacional, a incorporação contínua de inovações tecnológicas, as condições da infraestrutura assistencial e a dependência de dados administrativos e regulatórios. Tais aspectos criam um ambiente decisório incerto, exigindo análises estruturadas para apoiar escolhas estratégicas consistentes (Mendes, 2015; Sharda; Delen; Turban, 2019).

As doenças osteoarticulares representam uma das principais causas de limitação funcional, impactando significativamente a qualidade de vida da população. Globalmente, as condições musculoesqueléticas são uma fonte importante de incapacidade, especialmente em contextos de envelhecimento populacional (World Health Organization, 2023). Esse cenário amplia a demanda potencial por procedimentos que restauram a mobilidade e reduzem a dor, entre os quais se destacam as artroplastias de quadril.

As cirurgias de implantes de quadril abrangem diversas técnicas, como a artroplastia total primária não cimentada, cimentada, parcial e os procedimentos de revisão ou conversão. Essas modalidades possuem características clínicas e tecnológicas distintas e são realizadas tanto no Sistema Único de Saúde (SUS) quanto no setor suplementar. A produção hospitalar do SUS pode ser consultada no Sistema de Informações Hospitalares (SIH/SUS), enquanto a Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS) disponibiliza dados assistenciais por meio do Sistema de Informações de Produtos (Brasil, 2026; ANS, 2026).

Apesar da disponibilidade dessas fontes de dados, observa-se uma lacuna em análises quantitativas integradas voltadas especificamente ao planejamento industrial e à avaliação da viabilidade econômica de projetos ortopédicos (Vercellis, 2009; Sharda; Delen; Turban, 2019). Nesse contexto, o uso de abordagens analíticas baseadas em Business Intelligence (BI) torna-se fundamental. O BI transforma dados históricos em informações estruturadas que apoiam a tomada de decisão estratégica, especialmente em projetos industriais, onde decisões antecipadas impactam custos e prazos futuros.

Mais do que um conjunto de ferramentas tecnológicas, o Business Intelligence é compreendido como um referencial analítico capaz de transformar dados operacionais dispersos em informações estruturadas, subsidiando análises de mercado, planejamento industrial e avaliação de investimentos (Sharda; Delen; Turban, 2019; Knaflic, 2019). Essa abordagem é particularmente relevante em setores regulados, onde decisões de longo prazo precisam considerar incertezas, ciclos econômicos e a ocorrência de choques externos.

A motivação para o desenvolvimento deste estudo decorre da observação prática dos desafios enfrentados na avaliação de projetos industriais no setor ortopédico, especialmente no que se refere à incerteza de demanda e ao dimensionamento econômico de novos produtos. A ausência de análises estruturadas tende a aumentar o risco de decisões baseadas em percepções isoladas ou estimativas pouco fundamentadas, o que pode comprometer a sustentabilidade financeira de investimentos de longo prazo (Mendes, 2015; Gitman, 2010). Diante desse cenário, o objetivo geral foi desenvolver uma análise aplicada de viabilidade econômica para projetos de implantes de quadril no Brasil.

2. Material e Métodos

O estudo foi conduzido como uma pesquisa aplicada, de abordagem quantitativa e caráter descritivo, configurando-se como um estudo de caso. A unidade de análise foi o processo de avaliação de um projeto de implantes de quadril em uma empresa brasileira de médio porte do setor de dispositivos médicos, localizada no estado de São Paulo. A metodologia empregou dados secundários e garantiu a confidencialidade de informações estratégicas da empresa, apresentando-as apenas por índices, percentuais e prazos, sem uso de identificadores pessoais (Malhotra, 2004; Gil, 2017; Yin, 2015; Bigaton et al., 2024).

As fontes de dados públicos incluíram a Produção Hospitalar do Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS), consultada no TABNET, e as planilhas semestrais de dados assistenciais da Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS), obtidas no Sistema de Informações de Produtos. Do SIH/SUS, coletaram-se dados de janeiro de 2008 a dezembro de 2025 para artroplastias de quadril (códigos SIGTAP 0408040092, 0408040084, 0408040050, 0408040068 e 0408040076), agregados por UF, ano e categoria (Brasil, 2026). Da ANS, coletaram-se dados de “revisão de artroplastia” de 2014 a 2024, utilizados como proxy para o setor suplementar devido à sua natureza agregada (ANS, 2023; ANS, 2026).

O protocolo analítico foi organizado em seis etapas sequenciais: coleta e compreensão das fontes; tratamento e controle de qualidade; análise exploratória; modelagem da tendência e da demanda; validação externa e avaliação econômico-financeira; e comunicação dos resultados em Business Intelligence. O Microsoft Excel foi a ferramenta principal para data wrangling, cálculos estatísticos, projeções e fluxo de caixa, enquanto o Power BI foi utilizado para a organização e comunicação dos resultados em painel executivo.

O data wrangling no Excel envolveu a padronização de datas, agrupamento de códigos SIGTAP, uniformização de unidades federativas e validação de chaves. Das 1.944 combinações possíveis na matriz DATASUS, 102 células vazias (5,25%) foram convertidas em zero, por representarem ausência de ocorrência, sem interpolação de volume (Kandel et al., 2011; Fávero; Belfiore, 2017). As quedas de 2020 e 2021 foram mantidas como observações reais, refletindo o impacto da pandemia.

A modelagem da demanda incluiu uma regressão linear simples para a artroplastia total primária não cimentada no SUS (2008-2025), projetando a trajetória central até 2035 (Kutner et al., 2004). Para o dimensionamento do mercado, calculou-se uma razão anual entre o indicador de revisão da ANS e as revisões/conversões de quadril no SUS (2014-2022), aplicando-a ao volume de artroplastias primárias não cimentadas do SUS para estimar o setor privado. O mercado potencial de dispositivos foi expresso por M₁ = 2 × (S₁ + P₁), considerando acetábulo e haste femoral.

As projeções das séries anuais do SUS e da estimativa suplementar (2014-2024) foram realizadas separadamente pela função FORECAST.ETS do Excel, com as projeções centrais somadas e utilizadas até 2032, mantendo os volumes de 2033 e 2034 no patamar de 2032. Aplicaram-se participações de mercado de 2,5%, 5% e 10% para cenários conservador, base e otimista. Uma estimativa agregada de consultor externo para 2022 foi utilizada para validação externa da ordem de grandeza, por triangulação de evidências (Yin, 2015).

A avaliação econômico-financeira compreendeu um horizonte de 2025 a 2034. O Fluxo de Caixa Livre da Empresa (FCFF) foi calculado considerando IRPJ e CSLL de 34% (quando EBIT positivo), depreciação linear, necessidade de capital de giro de 5% da receita líquida e recuperação desse capital no último período. Preços e custos foram mantidos em termos reais, com uma Taxa Mínima de Atratividade (TMA) real de 15% ao ano (Gitman, 2010; Meyer; Paixão, 2018). Foram calculados Payback simples, Payback descontado, Valor Presente Líquido (VPL) e Taxa Interna de Retorno (TIR). A sensibilidade do cenário-base foi testada por choques isolados em preço, custo unitário, demanda e TMA.

3. Resultados e Discussão

A análise da viabilidade econômica de projetos no setor de implantes ortopédicos revelou insights cruciais sobre a dinâmica do mercado brasileiro, a evolução das técnicas cirúrgicas e o potencial financeiro de investimentos. Os resultados obtidos, fundamentados em dados públicos e premissas estratégicas, permitiram uma compreensão aprofundada das tendências e dos fatores que influenciam a tomada de decisão neste segmento de alta complexidade. A abordagem integrada de Data Science e Business Intelligence demonstrou ser eficaz para transformar dados brutos em informações acionáveis, conforme o objetivo central do estudo.

Inicialmente, a caracterização das bases de dados DATASUS e ANS foi fundamental para estabelecer a robustez da análise. A base DATASUS, abrangendo o período de 2008 a 2025, forneceu 1.944 combinações de unidade federativa, ano e categoria cirúrgica, consolidadas em 72 totais nacionais anuais. A base ANS, por sua vez, cobrindo de 2014 a 2024, reuniu 22 observações semestrais, consolidadas em 11 totais anuais. O tratamento rigoroso desses dados, incluindo padronização, agrupamento de códigos SIGTAP e conversão de células vazias em zero, garantiu a qualidade e a consistência para as etapas subsequentes de modelagem e projeção, evitando interpolações de volume que poderiam distorcer as tendências observadas (Kandel et al., 2011; Fávero; Belfiore, 2017).

Evolução das artroplastias primárias no SUS

A evolução da artroplastia total primária de quadril não cimentada no Sistema Único de Saúde (SUS) evidenciou uma trajetória de crescimento consistente ao longo da série histórica analisada. Desde os primeiros anos do período observado, os volumes de procedimentos apresentaram uma expansão gradual, com aceleração mais evidente no intervalo anterior a 2019, indicando a consolidação progressiva dessa técnica no sistema público. Esse padrão de crescimento sugere uma aceitação crescente da técnica não cimentada, possivelmente impulsionada por avanços tecnológicos e melhores desfechos clínicos, o que a torna um foco estratégico para novos projetos.

Com o início da pandemia de Covid-19, observou-se uma interrupção temporária dessa trajetória, caracterizada por uma queda expressiva no número de procedimentos em 2020 e 2021. Esse comportamento foi atribuído às restrições impostas às cirurgias eletivas e à reorganização da capacidade assistencial dos hospitais. No período subsequente, entre 2022 e 2025, verificou-se uma retomada consistente, com recuperação acelerada e volumes que superaram os níveis pré-pandemia, reforçando a presença de uma tendência estrutural positiva e a resiliência da demanda por essa modalidade cirúrgica, mesmo diante de choques externos.

Em contraste, a série da artroplastia total primária cimentada apresentou uma redução gradual ao longo do período, perceptível mesmo antes da pandemia. A recuperação posterior não restabeleceu os patamares iniciais observados, indicando uma mudança persistente na composição dos procedimentos realizados no SUS. Esse declínio da técnica cimentada, em oposição ao crescimento da não cimentada, sugere uma preferência crescente por abordagens menos invasivas ou com maior durabilidade, alinhando-se às tendências globais de inovação em dispositivos médicos (World Health Organization, 2023).

A artroplastia parcial, por sua vez, permaneceu em uma faixa relativamente estável, apesar das oscilações e da interrupção temporária em 2020. Essa estabilidade, em comparação com as outras técnicas, indica que a artroplastia parcial ocupa um nicho específico no tratamento das condições de quadril, sem a mesma dinâmica de crescimento ou declínio observada nas artroplastias totais. A leitura conjunta dessas tendências demonstrou que a técnica não cimentada foi a única a combinar um maior volume recente com uma trajetória de crescimento sustentado, enquanto a cimentada recuou e a parcial variou em um intervalo mais restrito.

A comparação entre as quatro categorias de artroplastias analisadas – não cimentada, cimentada, parcial e revisão/conversão – revelou que uma leitura agregada do mercado ocultaria trajetórias distintas e, portanto, informações valiosas para a decisão de investimento. A segmentação por técnica cirúrgica foi determinante para direcionar o estudo de viabilidade aos componentes associados à fixação não cimentada. Essa abordagem detalhada é crucial para o planejamento industrial, pois permite identificar os segmentos de maior potencial de crescimento e retorno, otimizando a alocação de recursos e minimizando riscos (Mendes, 2015).

Cirurgias de revisão e comparação entre os sistemas

As cirurgias de revisão ou conversão de quadril no SUS e o indicador agregado de revisão de artroplastia da ANS apresentaram maior volatilidade em comparação com as séries primárias. Ambos os indicadores registraram uma queda acentuada em 2020, seguida por uma retomada posterior. Essa redução simultânea nos dois sistemas é compatível com o adiamento de procedimentos eletivos durante a pandemia de Covid-19, um choque externo que afetou profundamente os sistemas de saúde globalmente (Sharda; Delen; Turban, 2019).

A recuperação, no entanto, ocorreu em intensidades diferentes entre o SUS e o setor suplementar, indicando dinâmicas distintas de acesso e de capacidade assistencial. Em 2024, ambos os indicadores permaneceram acima dos níveis de 2020, mas a série suplementar continuou mais elevada em valores absolutos. Essa comparação deve ser interpretada como evidência de comportamento relativo entre os sistemas, e não como equivalência clínica, uma vez que o indicador da ANS agrega revisões de artroplastia sem discriminar a articulação específica, o que constitui uma limitação importante para inferências diretas sobre o mercado de quadril.

Projeção da artroplastia total primária de quadril não cimentada

A projeção da demanda para a artroplastia total primária não cimentada no SUS foi realizada por meio de uma regressão linear simples, que estimou um crescimento médio de 810 procedimentos por ano. O modelo apresentou um coeficiente de determinação (R²) de 0,720, um erro absoluto médio de 1.688 procedimentos, uma raiz do erro quadrático médio de 2.624 e um erro percentual absoluto médio de 18,1%. A inclinação da regressão foi estatisticamente diferente de zero, com p < 0,001, indicando uma relação significativa entre o tempo e o volume de procedimentos.

O ajuste do modelo foi considerado moderado, um resultado esperado dada a ruptura observada em 2020 devido à pandemia e a aceleração da recuperação a partir de 2022. A manutenção dos anos pandêmicos na série histórica, embora reduzisse o ajuste em comparação com uma série suavizada, foi uma escolha prudente para representar a variabilidade efetivamente observada e incorporar o risco inerente a choques externos. Ancorada no último ponto observado, a trajetória central da projeção permaneceu crescente até 2035, fornecendo uma base para o planejamento de longo prazo.

As bandas operacionais de incerteza, que se ampliaram com o horizonte da projeção, foram utilizadas apenas para comunicar a variabilidade potencial da demanda, e não como intervalos estatísticos formais. Essa distinção é crucial, pois essas bandas não sustentam testes probabilísticos e, portanto, não foram utilizadas como entrada direta na avaliação financeira. Essa abordagem reflete a necessidade de equilibrar a precisão estatística com a prudência gerencial em um ambiente de incerteza, conforme preconizado por autores como Kutner et al. (2004).

Construção da hipótese de dimensionamento de mercado

A construção da hipótese de dimensionamento de mercado envolveu a integração de dados do SUS e do setor suplementar. Na janela comum até 2022, o indicador de revisão da ANS permaneceu consistentemente acima das revisões ou conversões de quadril do SUS na maior parte dos anos. Ambos os indicadores registraram uma queda em 2020 e uma recuperação posterior, fornecendo a base empírica para a construção de uma proxy para o setor suplementar. Essa relação permitiu estimar a demanda do setor privado de forma rastreável e consistente com os dados públicos disponíveis.

A aplicação da razão anual entre o indicador da ANS e as revisões do SUS à série de artroplastias não cimentadas do SUS resultou em uma estimativa do setor suplementar que se mostrou superior à contagem pública durante toda a janela analisada. A queda observada em 2020 foi preservada na proxy, evitando a criação de uma trajetória artificialmente contínua e garantindo que a estimativa refletisse as condições reais do mercado. Essa metodologia permitiu uma representação mais fiel da demanda total, considerando as particularidades de cada sistema de saúde.

Para converter o volume de cirurgias em demanda potencial de componentes, considerou-se que cada procedimento de artroplastia de quadril requer dois componentes principais: acetábulo e haste femoral. Essa unidade de análise aproxima o mercado clínico do objeto industrial avaliado, evitando tratar uma cirurgia como equivalente a uma única peça e fornecendo uma base mais precisa para o dimensionamento da produção. O mercado potencial de dispositivos foi, então, expresso como o dobro da soma do número de cirurgias não cimentadas no SUS e da estimativa do setor suplementar.

Para levar o mercado combinado ao horizonte financeiro, as séries anuais do SUS e da estimativa suplementar entre 2014 e 2024 foram projetadas separadamente utilizando a função FORECAST.ETS do Excel. Essa função, com detecção automática de sazonalidade e preenchimento de pontos ausentes habilitado, operou sem ciclo intranual e sem imputação efetiva, dada a periodicidade anual e a ausência de lacunas. As projeções centrais foram somadas, multiplicadas por dois componentes e utilizadas até 2032, com os volumes de 2033 e 2034 mantidos no patamar de 2032 por prudência. Sobre esse mercado total, foram aplicadas participações de 2,5%, 5% e 10%, denominadas cenários conservador, base e otimista, respectivamente.

A estimativa obtida para o ano de 2022 apresentou a mesma ordem de grandeza da referência setorial fornecida por um consultor externo especializado no mercado brasileiro de implantes ortopédicos. Essa convergência foi interpretada como uma validação externa da plausibilidade da estimativa, e não como prova de exatidão, uma vez que as fontes e métodos utilizados pelo consultor e pelo estudo eram distintos. A estimativa do consultor, confidencial, não foi incorporada ao fluxo de caixa, mas serviu como um importante ponto de triangulação de evidências (Yin, 2015).

Avaliação econômico-financeira e painel de Business Intelligence

A avaliação econômico-financeira do projeto abrangeu um horizonte de 2025 a 2034, com dois anos dedicados ao desenvolvimento e oito anos à operação comercial. O Fluxo de Caixa Livre da Empresa (FCFF) foi calculado considerando o Lucro Antes de Juros e Impostos (EBIT), tributos sobre o lucro, depreciação, investimentos em Capital Expenditure (CAPEX) e Variação do Capital de Giro Líquido (ANCG). Foram considerados IRPJ e CSLL de 34% apenas quando o EBIT era positivo, depreciação linear do ativo identificável, necessidade de capital de giro equivalente a 5% da receita líquida e recuperação desse capital no último período. Preços e custos foram mantidos em termos reais, e a Taxa Mínima de Atratividade (TMA) real e única de 15% ao ano foi adotada (Gitman, 2010; Meyer; Paixão, 2018).

Os três cenários de participação de mercado (conservador, base e otimista) produziram fluxos operacionais positivos após o início da comercialização. A ampliação da participação de mercado resultou em maior geração de caixa e redução do período de recuperação do investimento. A aplicação de tributação, depreciação e capital de giro garantiu que a comparação entre os cenários fosse realizada sobre uma base comum e consistente, refletindo as condições financeiras e fiscais reais do projeto. O FCFF tornou-se positivo no primeiro ano de operação comercial em todos os cenários e cresceu em linha com a demanda projetada, com os fluxos indexados pelo investimento inicial, igual a 100, e a recuperação do capital de giro incorporada no último período.

Os indicadores de Payback simples e Payback descontado foram calculados para cada cenário. No cenário conservador, o Payback simples foi estimado em 4,27 anos e o descontado em 6,54 anos. No cenário-base, os prazos foram de 2,82 anos para o Payback simples e 3,58 anos para o descontado. No cenário otimista, os prazos foram de 2,04 anos para o Payback simples e 2,34 anos para o descontado. Em todos os casos, o Payback descontado foi superior ao simples, o que é esperado quando os fluxos futuros são trazidos a valor presente pela TMA de 15%, refletindo o custo de oportunidade do capital.

O Valor Presente Líquido (VPL) permaneceu positivo nos três cenários e demonstrou um aumento proporcional à participação de mercado. Para preservar o sigilo das informações estratégicas da empresa, o VPL foi apresentado como uma razão entre o VPL e o investimento inicial, sem a divulgação dos montantes absolutos. Esse resultado positivo em todos os cenários reforça a viabilidade do projeto, mesmo sob condições mais restritivas, e indica que o valor gerado pelo projeto excede o custo do capital investido.

As Taxas Internas de Retorno (TIRs) estimadas foram de 21,6% no cenário conservador, 41,2% no cenário-base e 68,4% no cenário otimista. Todas essas TIRs foram superiores à Taxa Mínima de Atratividade (TMA) real de 15% ao ano, confirmando a atratividade financeira do projeto. Embora o cenário conservador tenha apresentado a menor margem de segurança, ele ainda preservou o critério de aceitação financeira, indicando que o projeto é capaz de gerar retornos acima do custo de capital em todas as projeções consideradas.

A análise de sensibilidade indicou que o preço de venda e o custo unitário exerceram a maior influência sobre o VPL, seguidos pela demanda e pela TMA. Dentro das faixas isoladas de variação de ±20% nas premissas do cenário-base, o VPL permaneceu positivo. Esse resultado não equivale à probabilidade de ocorrência conjunta de todos os choques, mas evidencia quais premissas exigem monitoramento prioritário para a gestão do projeto. A capacidade de identificar e quantificar a sensibilidade a diferentes variáveis é fundamental para a gestão de riscos e para a tomada de decisões estratégicas (Mendes, 2015).

Os resultados foram consolidados em um painel de Business Intelligence (BI), que reuniu a evolução do mercado, os cenários de participação, os fluxos acumulados e os indicadores de viabilidade. O painel atuou como uma camada de comunicação e exploração dos resultados, permitindo a navegação por cenário e a comparação dos achados sem expor os valores monetários internos do trabalho, que permaneceram confidenciais. Os cálculos financeiros foram mantidos no Excel para conservar a rastreabilidade entre premissas, fórmulas e verificações, garantindo a transparência e a auditabilidade do processo analítico (Sharda; Delen; Turban, 2019; Knaflic, 2019).

Síntese da avaliação econômico-financeira

De forma integrada, os resultados demonstraram que a seleção do segmento de artroplastia total primária não cimentada foi sustentada por evidências públicas de crescimento, por uma proxy explícita do mercado suplementar e por uma avaliação financeira robusta, sujeita a cenários e análise de sensibilidade. O valor do Business Intelligence residiu na conexão rastreável entre todas as etapas da análise, desde a coleta de dados até a visualização final, e não apenas na apresentação dos resultados. Essa rastreabilidade é essencial para a credibilidade e a capacidade de revisão do modelo.

Mesmo com dois anos iniciais sem receita, a inclusão de capital de giro incremental, a tributação sobre o lucro e a adoção de uma TMA real de 15%, o projeto manteve um VPL positivo e uma TIR superior à taxa de referência em todos os três cenários. A conclusão de viabilidade, contudo, depende da realização das premissas de participação de mercado, preço, custo e demanda, e deve ser reavaliada à medida que novos dados se tornarem disponíveis. Essa ressalva destaca a natureza dinâmica da avaliação de projetos e a necessidade de monitoramento contínuo das premissas.

Direcionamento estratégico do estudo

O direcionamento estratégico do estudo para o desenvolvimento de acetábulos e hastes femorais não cimentados decorreu da combinação entre a tendência histórica de crescimento dessa técnica, sua complexidade tecnológica e seu potencial econômico. A decisão de preservar a série pandêmica nos dados e de manter os dois anos finais de mercado no patamar de 2032 foi uma escolha deliberada para reduzir o risco de superestimar a demanda. Essa abordagem prudente garante que as projeções reflitam um cenário mais realista e conservador, alinhado com as melhores práticas de gestão de projetos em ambientes de incerteza.

Em síntese, a pesquisa demonstrou que a artroplastia total primária não cimentada apresenta a trajetória mais favorável entre as técnicas analisadas, justificando o foco do projeto nesse segmento. A integração de dados públicos, projeções de demanda e uma avaliação econômico-financeira rigorosa, consolidada em um painel de Business Intelligence, oferece um suporte consistente e rastreável para a priorização de projetos na indústria ortopédica. Os achados confirmam a viabilidade econômica do projeto nos cenários conservador, base e otimista, com indicadores financeiros que superam os critérios de aceitação, fornecendo uma base sólida para a tomada de decisão estratégica.

4. Conclusão

O estudo buscou desenvolver uma análise de viabilidade econômica para projetos de implantes ortopédicos de quadril no Brasil, com foco na aplicação de Data Science e Business Intelligence. Verificou-se um crescimento estrutural da artroplastia total primária não cimentada no Sistema Único de Saúde, mesmo após a interrupção temporária causada pela pandemia. Em contraste, a técnica cimentada apresentou declínio, enquanto a artroplastia parcial manteve-se estável. A segmentação por técnica cirúrgica revelou-se crucial para o direcionamento estratégico do projeto. A demanda foi projetada por meio da integração de dados públicos do SUS e de uma proxy construída para o setor suplementar, resultando em uma estimativa de mercado potencial para componentes de acetábulo e haste femoral. A avaliação econômico-financeira indicou viabilidade nos cenários conservador, base e otimista, com Valor Presente Líquido positivo e Taxa Interna de Retorno superior à Taxa Mínima de Atratividade de 15% ao ano. A principal contribuição reside na demonstração de como a integração rastreável entre dados públicos, premissas explícitas e uma avaliação financeira rigorosa, consolidada em um painel de Business Intelligence, oferece suporte consistente à priorização de projetos na indústria ortopédica.

Contudo, identificou-se limitações decorrentes da natureza administrativa das bases de dados, da ausência de desagregação por articulação no indicador de revisão da Agência Nacional de Saúde Suplementar e do uso de bandas operacionais, e não intervalos formais, na projeção linear. A confidencialidade empresarial também restringiu a divulgação de valores monetários absolutos, apresentados apenas por índices e percentuais. Para estudos futuros, recomenda-se a atualização anual das séries, o teste de modelos preditivos alternativos por validação fora da amostra, a obtenção de dados suplementares específicos por articulação e a incorporação de análises regionais. A metodologia desenvolvida pode ser adaptada a outros segmentos ortopédicos, como coluna, joelho e trauma, desde que as premissas e proxies sejam revalidadas para cada mercado específico. A viabilidade do projeto, portanto, depende da realização das premissas de participação de mercado, preço, custo e demanda, exigindo monitoramento contínuo e reavaliação à medida que novas informações se tornarem disponíveis.

Referências Bibliográficas

Agência Nacional de Saúde Suplementar [ANS]. 2026. Dados e indicadores do setor: dados assistenciais do setor por semestre. Disponível em: <https://www.gov.br/ans/pt-br/acesso-a-informacao/perfil-do-setor/dados-e-indicadores-do-setor>. Acesso em: 31 jul. 2026.

Brasil. Ministério da Saúde. Departamento de Informática do SUS [DATASUS]. 2026. Produção Hospitalar (SIH/SUS): dados consolidados de AIH, por local de internação, a partir de 2008. Disponível em: <https://datasus.saude.gov.br/acesso-a-informacao/producao-hospitalar-sih-sus/>. Acesso em: 31 jul. 2026.

Mendes, G. H. S. 2015. Administração estratégica. Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis, SC, Brasil.

Sharda, R.; Delen, D.; Turban, E. 2019. Business intelligence e análise de dados para gestão do negócio. 4. ed. Bookman, Porto Alegre, RS, Brasil.

Vercellis, C. 2009. Business intelligence: data mining and optimization for decision

World Health Organization [WHO]. 2023. Musculoskeletal conditions. WHO, Geneva, Switzerland.

Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Data Science e Analytics do MBA USP/Esalq

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