Extração de Dados Clínicos
A Extração de Dados Clínicos da iHealth disponibiliza dados estruturados a partir do nosso banco de dados clínico, que tem ampla cobertura nacional, provedores em todas as regiões do Brasil e boa representatividade para estudos e projetos. Cada extração é personalizada conforme os critérios definidos pelo cliente contratante.
Esta documentação explica como os dados são organizados, entregues e analisados.
Para extrações entregues até 20/09/2026, consulte a documentação v1.
O que é a Extração de Dados Clínicos?
A extração é uma seleção estruturada do nosso banco de dados clínico que:
- Seleciona pacientes com base em critérios específicos (diagnósticos, medicamentos, procedimentos etc.)
- Estrutura dados clínicos em formatos padronizados para análise
- Preserva o contexto clínico, mantendo as relações entre entidades e documentos
- Oferece flexibilidade, com mais de um formato de disponibilização
- Mantém a anonimização, garantindo a privacidade dos pacientes
Formatos de Disponibilização
Os dados são disponibilizados em dois formatos, organizados em lotes de arquivos para facilitar o processamento:
CSV
- Granularidade: cada linha corresponde a 1 entidade clínica
- Estrutura: dados "achatados" em colunas
- Uso recomendado: análises estatísticas, agregações por tipo de entidade e análises exploratórias
- Entrega: arquivos em lotes de 10–50 pacientes cada
JSONL
- Granularidade: cada linha corresponde a 1 documento completo
- Estrutura: dados aninhados, preservando a hierarquia
- Uso recomendado: análises por documento, preservação do contexto clínico e análises da jornada do paciente
- Entrega: arquivos em lotes de 10–50 pacientes cada
Importante: o número de linhas por arquivo varia conforme a quantidade de documentos clínicos disponíveis para cada paciente na base. Para detalhes sobre a estrutura de entrega, consulte Entrega dos Dados.
Público-Alvo
Esta documentação é destinada a:
- Cientistas de dados que vão trabalhar com os dados extraídos em análises diversas
- Analistas de dados que precisam entender a estrutura e as possibilidades dos dados
- Pesquisadores que vão usar os dados em estudos clínicos e de RWE (Real World Evidence)
- Equipes de Business Intelligence que vão integrar os dados a dashboards e relatórios
Próximos Passos
- Estrutura dos Dados: entenda como os dados extraídos são organizados
- Formato CSV: aprenda a trabalhar com os dados em CSV
- Formato JSONL: explore a estrutura JSONL
- Entrega dos Dados: saiba como os dados são entregues em lotes e como processá-los
- Diretrizes de Análise: boas práticas para análise dos dados extraídos
- Limitações: conheça as limitações e considerações importantes