No dia 13 de dezembro de 2024, Suenia Carvalho Vieira Carneiro de Almeida, estudante do Programa de Pós-Graduação Profissional em Engenharia Elétrica (PPEE), defendeu sua dissertação intitulada “SeletorDLTSaude: Uma Proposta de Framework de Seleção de DLT (Distributed Ledger Technology) e Algoritmos de Consenso aplicados a Sistemas de Gestão de Saúde”.
A dissertação aborda o Contexto: A seleção de Tecnologias de Ledger Distribuído (DLT) e algoritmos de consenso para o setor de saúde que apresenta desafios significativos, dada a complexidade das demandas por segurança, escalabilidade, eficiência energética e conformidade regulatória. Este trabalho propõe o SeletorDLTSaude, um framework modular e adaptável, desenvolvido para apoiar a escolha de tecnologias distribuídas em ambientes de saúde. Baseado na adaptação da Pilha Shermin, o framework organiza a análise em quatro camadas – Aplicação, Consenso, Infraestrutura e Internet, permitindo uma avaliação detalhada de aspectos técnicos, operacionais e regulatórios. A principal inovação do SeletorDLTSaude está́ em sua abordagem multicritério, que integra métricas técnicas, como taxa de transações por segundo (TPS), latência e consumo energético, com critérios qualitativos, como interoperabilidade e governança flexível. A validação do framework foi realizada em cenários críticos, como a gestão de registros eletrônicos de saúde (EHR), monitoramento IoT e pagamentos hospitalares. Os resultados demonstraram que o SeletorDLTSaude é eficaz na recomendação de tecnologias otimizadas, destacando-se o Tangle (IOTA) e o algoritmo Proof of Authority (PoA), que apresentaram alta eficiência energética, segurança e conformidade com normas como a LGPD e a HIPAA. Apesar dos resultados promissores, foram identificadas limitações, como a dependência da qualidade e abrangência das bases de dados utilizadas, bem como a necessidade de revisões periódicas devido à rápida evolução tecnológica e regulatória. Como direções futuras, propõe-se a integração de algoritmos de aprendizado de máquina para automação dos critérios de seleção, a expansão das métricas avaliadas e a validação prática em projetos-piloto no setor de saúde. O SeletorDLTSaude se posiciona como uma ferramenta estratégia para modernizar o setor de saúde, promovendo eficiência, sustentabilidade e proteção de dados sensíveis em sistemas distribuídos.
A banca examinadora foi composta pelos professores do PPEE, William Ferreira Giozza, orientador e presidente, Rafael Rabelo Nunes, membro interno, e Evaldo Cesar Cavalcante Rodrigues, membro externo.
Suenia Carvalho, teve sua produção intelectual publicada, ALMEIDA, S. C. D.; RODRIGUES, C. K. D. S.; GIOZZA, W. F. Operacional requirement ranking for consensus algorithm selection in blockchain health management systems. In: IEEE. 2023 18th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI). 2023. p. 1–6. Acessado: 10 dez. 2024. Disponível em: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/ .
Sobre sua experiência no PPEE, Suênia declarou: “Durante minha trajetória no Programa de Pós-Graduação Profissional em Engenharia Elétrica (PPEE) da Universidade de Brasília, desenvolvi uma pesquisa interdisciplinar que explora inovação tecnológica e segurança cibernética no setor de saúde. Meu trabalho abordou desafios como privacidade, escalabilidade e conformidade regulatória, sendo realizado com suporte de professores altamente qualificados e recursos avançados. Minha dissertação, intitulada “SeletorDLTSaude: Uma Proposta de Framework de Seleção de DLT e Algoritmos de Consenso Aplicados a Sistemas de Gestão de Saúde”, foi destacada por sua inovação, ao combinar metodologias multicritério, como AHP e Decision Tree, com soluções práticas aplicáveis ao setor. O framework se destacou por sua modularidade, adaptabilidade e foco no usuário, sendo reconhecido como uma ferramenta estratégica para modernizar o setor de saúde, promovendo segurança, eficiência e conformidade regulatória. Pretendo expandir os impactos dessa pesquisa, alinhando inovação tecnológica, ética e impacto social, com o objetivo de promover transformações escaláveis e duradouras no setor de saúde e em outros contextos, influenciando políticas públicas e práticas tecnológicas de forma significativa.”
O trabalho completo de Suenia Carvalho Vieira Carneiro de Almeida está disponível em: Produção discente
Parabenizamos a discente pelo esforço e desejamos sucesso em sua trajetória acadêmica.
