Prioritization of data science projects in healthcare using the DEMATEL-based ANP (DANP) Method

Maria Antonia Freitas Santos; Luis Hernan Contreras Pinochet; Vanessa Itacaramby Pardim

doi:10.5585/2025.29387

Autores

Maria Antonia Freitas Santos Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Atuária da Universidade de São Paulo (FEA-USP), Programa de Pós-Graduação Acadêmica, Departamento de Administração, São Paulo, SP, Brasil https://orcid.org/0009-0000-2719-9695
Luis Hernan Contreras Pinochet Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Atuária da Universidade de São Paulo (FEA-USP), Programa de Pós-Graduação Acadêmica, Departamento de Administração, São Paulo, SP, Brasil https://orcid.org/0000-0003-2088-5283
Vanessa Itacaramby Pardim Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Atuária da Universidade de São Paulo (FEA-USP), Programa de Pós-Graduação Acadêmica, Departamento de Administração, São Paulo, SP, Brasil https://orcid.org/0000-0003-0893-7271

DOI:

https://doi.org/10.5585/2025.29387

Palavras-chave:

gestão de portfólio, decisão multicritério, MCDM, saúde, priorização, gestão de projetos

Resumo

Com o advento de novas tecnologias que aprimoram a extração de evidências e automatizam os processos de tomada de decisão na área da saúde, o desafio da priorização de projetos de ciência de dados aumentou, dada a multiplicidade de critérios interdependentes, recursos limitados e percepções de valor não lineares. Os métodos tradicionais de tomada de decisão multicritério (MCDM), como AHP e ANP, são amplamente aplicados, mas muitas vezes não conseguem capturar as relações causais entre os critérios em contextos complexos. Este estudo tem como objetivo aplicar o método híbrido ANP baseado em DEMATEL (DANP) como uma ferramenta para apoiar a priorização de projetos de ciência de dados em uma empresa privada de medicina diagnóstica. A pesquisa, de natureza exploratória e quantitativa, foi conduzida por meio de um estudo de caso do tipo pesquisa envolvendo cinco tomadores de decisão em posições estratégicas. O processo compreendeu três etapas: (i) seleção de critérios da literatura; (ii) aplicação de um questionário online para avaliar influências pareadas; e (iii) cálculo de pesos globais e classificação de critérios usando o método DANP. Os resultados identificaram a viabilidade como o critério mais influente, refletindo a predominância dos aspectos opes racionais e técnicos no processo de tomada de decisão. A integração do mapeamento causal (DEMATEL) com a ponderação baseada em rede (ANP) provou ser eficaz na captura de interdependências e na geração de uma priorização transparente e consistente. Este estudo contribui ao demonstrar a aplicabilidade do DANP a projetos relacionados à saúde, oferecendo aos gestores uma ferramenta replicável para alinhar objetivos estratégicos com restrições operacionais e apoiar a alocação de recursos baseada em evidências.

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Biografia do Autor

Maria Antonia Freitas Santos, Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Atuária da Universidade de São Paulo (FEA-USP), Programa de Pós-Graduação Acadêmica, Departamento de Administração, São Paulo, SP, Brasil

Biomédica formada pelo Centro Universitário São Camilo (CUSC) e especialista em Gestão de Projetos pela POLI-USP PRO. Com experiência corporativa como PMO na área de Pesquisa e Inovação Médica, focado em ciência de dados e algoritmos de inteligência artificial. Possui conhecimento prático em gestão de projetos de pesquisa, desenvolvimento e inovação (PDI), com foco na implementação de soluções tecnológicas no setor médico.

Luis Hernan Contreras Pinochet, Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Atuária da Universidade de São Paulo (FEA-USP), Programa de Pós-Graduação Acadêmica, Departamento de Administração, São Paulo, SP, Brasil

Com mais de 20 anos de experiência no ensino, sou professor Associado e Livre Docente, do Departamento de Administração na Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Atuária da Universidade de São Paulo (FEA-USP) na subárea de Métodos Quantitativos e Informática (MQI). Pós-doutor em Tecnologia da Informação pelo PPGA da FEA-USP, Pós-doutor em Pesquisa Operacional pelo PPGEP (UFF), e Pós-doutor em Marketing pelo PPGA da UNINOVE. Doutor pela Escola de Administração de Empresas de São Paulo da Fundação Getulio Vargas (FGV-EAESP). Mestre em Administração pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUC-PR). Especialista em Data Science e Analytics (USP-ESALQ). Especialista em Tecnologia da Informação e Comunicação (FAE Centro Universitário). Bacharel em Matemática pela Universidade do Sul de Santa Catarina (UNISUL) e Bacharel em Informática pela Universidade Positivo.

Vanessa Itacaramby Pardim, Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Atuária da Universidade de São Paulo (FEA-USP), Programa de Pós-Graduação Acadêmica, Departamento de Administração, São Paulo, SP, Brasil

Com mais de 15 anos de experiência no ensino superior, sou professora no curso de Administração da Universidade Nove de Julho (UNINOVE), atuando em disciplinas presenciais, a distância e remotas. Minhas principais áreas de ensino incluem Construção da Cultura Inovadora nas Organizações, Aprendizagem Organizacional e o Processo Decisório, Gestão da Transformação Organizacional e Ética e Responsabilidade Social. Sou Doutora em Administração pela Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Atuária (FEA) da Universidade de São Paulo (USP) e Mestre em Administração pela Universidade Nove de Julho e atualmente faço Pós-Doutorado na FEA-USP. Minha formação acadêmica inclui Bacharelado em Administração de Empresas e Pós-Graduação em Educação e Prática Docente pelo Centro Universitário Fundação Santo André. Também concluí o MBA em Administração de Finanças e Banking pela UNINOVE, além de uma especialização em Planejamento, Implementação e Gestão da Educação a Distância pelo Laboratório de Novas Tecnologias de Ensino da Universidade Federal Fluminense e uma especialização em Design Instrucional para EaD Virtual na Universidade Federal de Itajubá. Atualmente, estou cursando Tecnologia em Inteligência Artificial na Universidade Cruzeiro do Sul, ampliando minhas competências na aplicação de tecnologias emergentes ao contexto educacional e organizacional.

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