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Introdução
A compreensão do território como categoria de análise crítica é essencial quando da formulação ou aperfeiçoamento de políticas públicas que tenham a equidade e a promoção da justiça territorial como diretriz. No Brasil, as desigualdades sociais, econômicas, demográficas e tecnológicas se expressam no espaço e condicionam o modo como sujeitos e coletividades acessam bens e serviços públicos, entre eles a saúde.
O conceito de justiça territorial vem sendo desenvolvido a partir de trabalhos que discutem a relação entre espaço, justiça e desigualdade social. Segundo Harvey¹, a organização espacial das cidades reflete e reforça desigualdades sociais e econômicas. Entre os geógrafos, de acordo com Jacques Lévy, a associação entre justiça e espaço supõe, de um lado, que o espaço oferece conteúdo para se definir o que é justo, e de outra parte, que as capacidades de ação sobre o espaço permitem a aproximação a um agenciamento justo². Para Lima³, a justiça territorial passa, de forma ineludível, pela ampliação do horizonte democrático e de cidadania, por meio do reconhecimento e da efetivação dos direitos sociais como atributo inerente aos sujeitos territorializados. Nesse sentido, se pode falar não apenas no direito ao espaço, mas na territorialização dos direitos, quando o autor discute a defesa da transversalidade dos direitos sociais na sua abordagem sistêmica e complexa.
Sob essa perspectiva, a incorporação de tecnologias digitais em saúde emerge como uma estratégia fundamental para a superação de barreiras de acesso e a melhoria da qualidade da atenção à saúde no Brasil. No entanto, as profundas desigualdades regionais, sociais e tecnológicas exigem modelos de financiamento público capazes de reduzir as iniquidades existentes, considerando-se o cenário mediado pelas novas tecnologias de informação e comunicação - TICs - e como estas interferem nas estruturas sociais.
No plano internacional, a Estratégia Global de Saúde Digital da Organização Mundial da Saúde consolida-se em apoio aos esforços dos sistemas de saúde para alcançar a cobertura universal de saúde4.
No Brasil, a Secretaria de Informação e Saúde Digital do Ministério da Saúde (SEIDIGI/MS), criada no início de 2023, coordenou a formulação e a implementação do Programa SUS Digital5. O Programa tem como principal objetivo promover o avanço na transformação digital do sistema brasileiro de saúde, garantindo os seus princípios e, portanto, almeja contribuir com ampliação do acesso da população às ações e serviços de saúde, a redução de iniquidades, a criação das condições para a continuidade do cuidado, e, ao mesmo tempo, desenhando a aplicação das novas tecnologias digitais na perspectiva de garantir o seu uso crítico e os princípios éticos na sua aplicação6.
Para garantir a universalização do acesso à saúde, a integralidade e a resolubilidade da atenção à saúde, um dos desafios é a incorporação de ações de saúde digital nos processos de planejamento do SUS em seus diferentes níveis e escalas federativas – planos municipais, estaduais e regionais – especialmente na construção ascendente dos planos por macrorregião de saúde, compreendendo a transformação digital como elemento constitutivo da consolidação e do fortalecimento das redes de atenção à saúde, a partir da atenção primária.
Diante destes desafios postos, por um lado, a SEIDIGI/MS privilegiou o planejamento ascendente por macrorregião de saúde para a elaboração de Planos de Ação de Transformação para a Saúde Digital.
Por outro lado, com a elaboração do Índice de Critérios para a Distribuição de Recursos Financeiros para o Programa SUS Digital – ICSD, foi definido o modelo de financiamento, fundamentado na Nota Técnica nº 9/2023-DEMAS/SEIDIGI/MS7.
O objetivo foi promover a distribuição de recursos para estados e municípios de forma equânime, com base em estudos de cenários, abrangendo critérios de vulnerabilidade social, tipologia rural-urbana, conectividade digital, capacidade instalada e outros indicadores que refletem as condições locais e seus efeitos que podem inferir determinação das desigualdades sociodigitais.
Metodologia
O desenvolvimento do modelo de financiamento do Programa SUS Digital enfrentou um desafio central: a limitada disponibilidade de dados e informações consistentes, atualizadas e suficientemente granulares para captar a complexidade multicausal dos determinantes da vulnerabilidade social, das desigualdades regionais e das iniquidades em saúde no país. Trata-se de um obstáculo significativo em um contexto nacional marcado por intensa diversidade cultural, socioeconômica e política, expressa de forma singular em cada território.
Nesse sentido, ao definir os parâmetros e ponderações para construir os cenários de análise, não se levou em conta apenas a qualidade e consistência das bases de dados disponíveis em nível municipal, mas também se avaliou se esses indicadores realmente conseguem representar situações de vulnerabilidade social e necessidades específicas relacionadas à Saúde Digital. A metodologia buscou equilibrar a robustez técnica dos dados com sua relevância prática para captar os desafios reais dos territórios.
O estudo buscou criar cenários analíticos que não se limitam a observar variáveis isoladas, mas sim a combiná-las de forma integrada. A ideia foi representar situações típicas ou padrões recorrentes que caracterizam os diferentes territórios.
Os cenários não devem ser entendidos como previsões, mas como modelos sintéticos construídos a partir da integração de múltiplas fontes de informação. Funcionam como instrumentos analíticos capazes de evidenciar contrastes, revelar desigualdades estruturais e identificar agrupamentos de municípios com condições semelhantes, oferecendo uma leitura abrangente das dinâmicas territoriais e das disparidades presentes no país.
O estudo dividiu-se em duas etapas. Na primeira, o conjunto inicial de dados, abrangeu indicadores e análises já reconhecidas e utilizadas nacionalmente como Índice de Vulnerabilidade Social (IVS)8 e a tipologia rural-urbana (RU) do IBGE9.
O Índice de Vulnerabilidade Social (IVS), do IPEA, expressa a vulnerabilidade social e amplia a análise além da dimensão monetária, incorporando aspectos multidimensionais do desenvolvimento social.
O IVS é um índice sintético, composto por três subíndices: (i) infraestrutura urbana; (ii) capital humano; e (iii) renda e trabalho, que reúne 16 indicadores expressando, de forma articulada, o acesso, a ausência ou a insuficiência de ativos que determinam as condições de bem-estar das populações.
Esses ativos podem, em grande medida, ser providos pelo Estado, nos diferentes níveis da federação. Assim, o IVS constitui-se em um instrumento para identificar falhas na oferta de bens e serviços públicos no território nacional.
A tipologia rural-urbana é uma metodologia que diferencia os espaços rurais e remotos brasileiros, alinhada a tipologias já consagradas pela OCDE e União Europeia. Ela considera a densidade demográfica e a acessibilidade a centros urbanos de maior hierarquia como seus critérios principais, a partir dos quais são criadas cinco tipologias de classificação para os municípios: (i) rurais remotos; (ii) rurais adjacentes; (iii) intermediários remotos; (iv) intermediários adjacentes; e (v) urbanos.
Quanto à densidade, articula a combinação de densidade demográfica e grau de urbanização, agregando os municípios nas categorias predominantemente urbano, intermediário e predominantemente rural. Quanto à localização, o estudo diferencia os municípios em sua relação aos centros urbanos de maior porte (índice de isolamento de municípios: remoto e adjacente). Municípios classificados como remotos apresentam distância relativa acima da média nacional, simultaneamente, em relação a maiores hierarquias de Regiões de Influência das Cidades10. Já os adjacentes estão próximos às regiões de influência das cidades.
A partir dos dados municipais desses dois estudos foi produzido um primeiro conjunto de cenários partindo-se de agregações por municípios, e de seu cruzamento com diferentes recortes territoriais, incluindo grande região, unidades federativas, além de territórios estratégicos constantes nas políticas de desenvolvimento regional do país: Amazônia Legal, Faixa de Fronteira, Região do Semiárido.
A esses primeiros cenários somaram-se dados, feitas análises complementares, com dados do Índice Brasileiro de Conectividade (IBC)11, densidade de médicos especialistas por habitante12 e a aplicação de receitas próprias em saúde13.
Foram realizadas análises de correlação dos dados, com destaque a correlação de Pearson, a fim de identificar como se comportam o IVS, a tipologia RU, o IBC e a densidade de médicos especialistas por mil habitantes. Na análise da correlação linear de Pearson, considera-se que quanto mais próximo dos extremos (-1 ou 1), maior é a força da correlação. Pode ser uma correlação direta - positiva ou correlação inversa - correlação negativa. O método estatístico auxiliou a compreensão dos fatores que tendem a se associar no território, permitindo diferenciação de relações estruturais robustas de associações meramente casuais. Por outro lado, correlações fracas ou próximas de zero indicam independência entre variáveis, o que também é importante para evitar interpretações equivocadas e para calibrar adequadamente a construção dos cenários.
A partir da conformação desses estudos e cenários prévios e objetivando-se produzir uma métrica que operasse como parâmetro para a distribuição dos recursos financeiros do Programa SUS Digital, formulou-se o Índice de Critérios para Distribuição de Recursos Financeiros para o Programa SUS Digital (ICSD).
O ICSD teve como premissa refletir de forma aproximada as desigualdades sociodigitais14 do Brasil, com o propósito de permitir uma distribuição de recursos financeiros mais equânime do programa.
Corroborando com os resultados desses primeiros cenários e análises, foi verificado que a presença de variáveis dummy (binárias), como as territorializações analisadas nesta etapa do estudo, provocaram pesos desproporcionais aos resultados na composição inicial do ICSD. Com isso, optou-se pelo uso apenas das variáveis da tipologia rural-urbana e do Índice de Vulnerabilidade Social, por já representarem desigualdades sociais e regionais. O IVS consagra as dimensões de infraestrutura urbana, capital humano, renda e trabalho. Já a tipologia RU incorpora a densidade demográfica e a hierarquia urbana, incluindo sua correlação com o IBC e a densidade de médicos. Dessa forma, sintetiza indicativos de determinantes potenciais das desigualdades sociodigitais.
A produção de cenários consolidou-se como etapa intermediária essencial entre a análise dos dados e a formulação do Índice de Critérios para a Distribuição de Recursos Financeiros para o Programa SUS Digital (ICSD), permitindo que o modelo de financiamento fosse estruturado sobre bases consistentes, sensíveis às desigualdades e alinhadas aos princípios de equidade e regionalização do SUS. Para tanto, priorizaram-se informações capazes de evidenciar desigualdades estruturantes.
Com base nessas análises, definiu-se o ICSD como a soma dessas duas variáveis principais: ICSD = RU + IVS
RU corresponde à tipologia rural-urbana; IVS, ao Índice de Vulnerabilidade Social. Para fins de cálculo deste índice, foram atribuídos valores a cada tipologia RU (Tabela 1), definidos de acordo com a proporção de municípios nas classes de IVS muito alta e alta.
É importante destacar que a metodologia do ICSD considerou as variáveis disponíveis à época, anteriores à divulgação do Censo Demográfico de 2022.Tanto o Índice de Vulnerabilidade Social (2015), como a tipologia rural-urbana adotada na classificação municipal divulgada pelo IBGE em 2017, no que diz respeito ao nível de agregação municipal, possui como referência dados populacionais referentes ao Censo IBGE de 2010. Embora ambos os indicadores sejam amplamente utilizados em análises territoriais, sua defasagem temporal implica que mudanças socioeconômicas e reconfigurações espaciais ocorridas nos anos posteriores podem, no momento, não estar plenamente refletidas nos resultados obtidos.
Outrossim, no que concerne à tipologia rural-urbana utilizada no estudo, reconhece-se a existência de outras propostas metodológicas relevantes desenvolvidas pelo IBGE, como a classificação dos espaços rural, urbano e de natureza divulgada em 202315, bem como a revisão metodológica da tipologia urbano-rural aplicada ao Censo Demográfico de 202216. Entretanto, optou-se por não as empregar neste estudo devido às diferenças nas unidades espaciais de análise.
A classificação publicada em 2023 não constitui em atualização ou continuidade direta da tipologia de 2017. Tanto essa proposta quanto a revisão utilizada no Censo de 2022 não produzem classificações em nível municipal, mas sim em áreas de ponderação, que frequentemente ultrapassam os limites dos municípios ou em unidades censitárias, no caso da revisão metodológica do Censo 2022. Embora adequadas para outras finalidades, essas unidades não se alinham às necessidades do ICSD, cuja construção exige a adoção da escala municipal. Essa escala é imprescindível para garantir a vinculação direta entre a tipologia territorial, o Índice de Vulnerabilidade Social (IVS) e as demais bases e sistemas de informação utilizados na elaboração dos cenários do estudo.
Ressalta-se que o estudo com a metodologia, as análises e os resultados preliminares do ICSD foram apresentados e discutidos em reuniões do Grupo de Trabalho de Informação e Saúde Digital, formado por representantes do Ministério da Saúde (MS), do Conselho Nacional de Secretários de Saúde (Conass) e do Conselho Nacional de Secretarias Municipais de Saúde (Conasems).
Das reuniões realizadas, estabeleceu-se que o modelo de incentivo financeiro do Programa SUS Digital deveria atuar como indutor do Planejamento Regional Integrado (PRI), em processo ascendente e pactuado na CIB, visando fortalecer a governança das Redes de Atenção à Saúde. Com as recomendações constantes nas Resoluções CIT nº 23/201717 e nº 37/201818, definiu-se que os Planos de Ação de Transformação para a Saúde Digital seriam conduzidos pelas Secretarias Estaduais de Saúde, em articulação com os municípios e com participação da União, tomando como referência as macrorregiões de saúde. Essas diretrizes reforçam que o planejamento deve ocorrer no âmbito macrorregional, por ser nesse espaço ampliado que se estruturam as Redes de Atenção à Saúde19, incluindo os serviços de alta complexidade, garantindo a escala necessária para sua organização e sustentabilidade.
A partir de então, novas análises de Cenários foram desenvolvidas, com agregação de dados municipais por macrorregião de saúde. Também foram incorporadas novas variáveis com dados fornecidos pelo Departamento de Regulação Assistencial e Controle - DRAC, incluindo quantidade de leitos do SUS (2023), presença de estabelecimentos de saúde para atenção especializada (2023), produção ambulatorial (2023). Também foram considerados os índices de atração para serviços de saúde, de alta complexidade e baixa e média complexidade, utilizados na classificação da Região de Influência das Cidades10.
Ao final, na 11ª Reunião Ordinária da Comissão Intergestores Tripartite, com base no ICSD, foi pactuado o modelo de financiamento do Programa SUS Digital20.
Resultados e discussão
Aproximações Territoriais: Cruzamento entre IVS e RU nos Territórios em Análise
Municípios com maior isolamento — sobretudo rurais remotos — apresentam maior criticidade nos índices de vulnerabilidade social. Apesar de limitações e da diversidade sociocultural, a tipologia RU é útil para discriminar espaços rurais e remotos na escala municipal, historicamente definidos por exclusão do urbano segundo critérios político-administrativos?.
A partir dessas análises, foram produzidos cenários para Amazônia Legal, Faixa de Fronteira e Semiárido.
Amazônia Legal e Faixa de Fronteira
Amazônia Legal, criada na década de 1950, consolidou-se como espaço estratégico de desenvolvimento e redução de desigualdades, respaldado pela Constituição de 198821 e pela Lei Complementar nº 124/200722. É reconhecida internacionalmente pela diversidade cultural e biológica, com implicações ambientais e sociais23,24,25.
A região ocupa 5,03 milhões km² (58,93% do Brasil), sendo 23% terras indígenas, onde vive 60% da população indígena nacional 26,27. A análise mostrou que 64% dos municípios estão em vulnerabilidade alta/muito alta e 48% em áreas rurais/remotas. Apesar de avanços econômicos, persiste um dos piores quadros de desigualdade e indicadores de saúde28.
Faixa de Fronteira
A região engloba um conjunto de 11 estados, abarcando 590 municípios, compreendendo uma área de 1,4 milhões de km². Historicamente tem sido caracterizada como uma região marcada pela dificuldade de acesso a bens e serviços públicos e por problemas e situações inerentes às regiões fronteiriças, como fluxo migratório, diversidade cultural, arranjos específicos e cooperação bilaterais e multilaterais transfronteiriças. O contexto fez com que em 2011 ganhasse centralidade na Política Nacional de Desenvolvimento Regional29. Observa-se uma alta vulnerabilidade em sua porção norte interseccionada à região da Amazônia Legal, onde 96% dos municípios na condição de maior criticidade segundo conceituação do IVS na faixa muito alta.
Semiárido Brasileiro
O Semiárido abrange Nordeste e parte de Minas Gerais, com 1,12 milhão km², 1.262 municípios e cerca de 27 milhões de habitantes, sendo a região semiárida mais povoada do mundo30,31,32,33.
Segundo o IVS, 76% dos municípios estão em vulnerabilidade alta e muito alta e 76% dos municípios são rurais (adjacentes ou remotos). Apesar de avanços recentes, a desigualdade estrutural persiste.
Orçamento Público em Saúde
Também foi analisado o percentual de aplicação em ações e serviços públicos de saúde (ASPS) pelos municípios, a fim de demonstrar o esforço destes, mesmo que de forma incipiente e aproximativa. Estabeleceu-se um conjunto de quatro faixas, como referência para análise, baseadas nos percentuais das receitas próprias aplicadas em saúde pelos municípios – indicador 3.1. “Participação Percentual das Receitas próprias aplicadas em Saúde conforme LC nº 141/2012”.
A análise do SIOPS¹³ mostrou quatro faixas de aplicação de receitas próprias em ASPS. Municípios remotos concentram-se em faixas menores; urbanos e adjacentes em faixas maiores, 63% aplicam mais de 20% em ASPS, muitos em áreas de alta vulnerabilidade social.
Levantou-se por média simples os valores per capita das despesas totais em saúde, financiadas por transferências e recursos próprios. Nesta análise para os recortes territoriais: Amazônia Legal e Semiárido, os achados demonstraram que os municípios dessas regiões dependem mais de valores transferidos que os demais municípios do Brasil, principalmente aqueles localizados no Semiárido, onde a maioria dos gastos municipais em saúde (51%) são advindos de transferências dos estados e da União.
Índice Brasileiro de Conectividade (IBC) e Densidade de Médicos Especialistas
Considerando-se a importância da conectividade no campo da transformação digital em saúde, outra análise foi realizada a partir do Índice Brasileiro de Conectividade (IBC), elaborado pela Anatel (2022)11. O IBC permite o ranqueamento dos municípios e dos estados em relação aos seus respectivos estágios de conectividade. O índice é composto pela média ponderada de sete variáveis, quais sejam: densidade de acessos móveis; densidade de acessos de banda larga fixa; percentual de cobertura de telefonia móvel no município; adensamento de estações de rádio base por 10 mil habitantes; existência de backhaul de fibra ótica nos municípios; grau de competitividade de telefonia móvel; e grau de competitividade de banda larga fixa.
Ao comparar o IBC e sua distribuição com a tipologia rural - urbana, verificou-se que, dos 5.570 municípios brasileiros, os que tem os menores índices de conectividade (muito baixa e baixa) são aqueles que estão na tipologia rural remoto (90%), rural adjacente (56%) e intermediário remoto (65%). Outra constatação é que 66% dos municípios na faixa IVS (alta e muito alta) se encontram na faixa IBC de conectividade muito baixa.
Já na análise da densidade de médicos especialistas por habitante foi constatado que a maior parte dos estados das regiões Norte e Nordeste tem as menores densidades de médicos especialistas por mil habitantes. Densidades de 2,01 na região Norte e 3,51 na região Nordeste. As regiões Sudeste e Centro-Oeste apresentam densidades próximas a do Nordeste, com 3,65 e 3,92, respectivamente. Existe uma limitação nos dados do CFM, visto que não é possível afirmar que o médico esteja praticando sua profissão em uma região específica do estado12.
Com a aplicação da correlação linear de Pearson, os resultados revelaram as fortes correlações entre o IBC, a tipologia RU e o IVS (- 0,56 e - 0,57), de forma inversa, onde quanto maior o IBC, menor o IVS e mais rurais e remotos são classificados os municípios. As correlações entre a densidade de médicos especialistas, o IVS e a tipologia rural-urbana também se manifestam de forma inversa, onde quanto maior o IVS e mais rurais e remotos são os municípios, menores são as densidades de médicos especialistas por mil habitantes. Já em relação ao IBC, a densidade de médicos especialistas apresentou uma correlação direta, onde quanto maior o índice de conectividade, maior é a densidade de médicos especialistas por mil habitantes. Tais achados ressaltam o grande desafio de provimento e fixação de médicos especialistas em locais de alta vulnerabilidade social, rurais e remotos e com baixa conectividade (Figura 1).
Portanto, a construção desses cenários possibilitou inferir que existe uma estreita relação, no Brasil, entre a vulnerabilidade social e a desigualdade regional, especialmente nos municípios de pequeno porte em áreas rurais e remotas, indicativos que podem evidenciar as desigualdades sociodigitais14, como observado na correlação entre conectividade (IBC), densidade de médicos especialistas e vulnerabilidade (IVS) em áreas rurais e em situação de maior isolamento.
Outros estudos desenvolvidos pelo Cetic.br, a exemplo da recente pesquisa intitulada Fronteiras da inclusão digital: dinâmicas sociais e políticas públicas de acesso à Internet em pequenos municípios brasi¬leiros34, trazem inúmeras evidências sobre desigualdades sociodigitais, especialmente nos municípios de pequeno porte em áreas rurais e remotas. Apesar da expansão do acesso e uma melhoria da qualidade da Internet em muitos desses municípios, então impulsionada, sobretudo pela atuação dos provedores de pequeno porte, há desafios para a continuidade desse processo, especialmente nos contextos em que há menor conectividade e vulnerabilidades sociais, trazendo a necessidade de desenvolvimento de políticas públicas que contribuam com o fortalecimento das capacidades locais para o enfrentamento das desigualdades sociodigitais.
Caracterização das Macrorregiões de Saúde e a distribuição de recursos
Conforme pactuação tripartite, o ICSD foi utilizado para a distribuição dos recursos financeiros do Programa SUS Digital, e foi estabelecido um teto por macrorregião de saúde. Dessa forma, para utilizá-lo como medida de distribuição de recursos por macrorregião de saúde, foram aplicadas médias simples do ICSD municipal e as macrorregiões foram agrupadas em quintis, formando 5 grupos de Macrorregiões de Saúde por intervalos de ICSD.
A classificação das macrorregiões de saúde agrupadas em quintis, apresentaram características semelhantes que expressam situações similares de vulnerabilidade social e desigualdade regional, sendo o grupo 1 aquele de menor vulnerabilidade e o grupo 5 o de maior vulnerabilidade, conforme localizado na Figura 2 e detalhado no Quadro 1.
A maioria do conjunto dos municípios das regiões da Amazônia Legal (88%) e do Semiárido (85%) estão nos grupos 5 e 4. No grupo 5 há maior presença de municípios da região da Amazônia legal, e no grupo 4, da região do Semiárido. Com características bem próximas ao grupo 5, o grupo 4 abrange 32% (12,7 milhões de pessoas) da população brasileira dos municípios classificados com situação de vulnerabilidade muito alta e alta. Estão neste grupo 14% dos municípios rurais remotos, 13%, intermediários remotos e 25% rurais adjacentes, sendo que 15% dos municípios rurais remotos de até 20 mil habitantes. O grupo 3, embora com menor número de municípios nessas faixas mais críticas de vulnerabilidade, abriga 28% (12,7 milhões de pessoas) do total da população brasileira dos municípios classificados com situação de vulnerabilidade muito alta e alta. Estão neste grupo 8% dos municípios rurais remotos, 12% intermediário remoto e 22% rurais adjacentes.
Já o grupo 1 e 2, tem em sua maioria (62%) municípios urbanos. O grupo 3, embora também contenha municípios da ALEG e Semiárido, tem a maioria de seus municípios com índices de vulnerabilidade de menor criticidade (média e baixa ou muito baixa).
Ressalta-se que além das variáveis que compõe o ICSD, como o IVS e a tipologia rural-urbana, a população foi utilizada como uma variável proxy da capacidade instalada dos municípios na área da saúde.
Para a capacidade instalada por macrorregiões de saúde, optou-se também por avaliar a utilização da população como uma variável proxy, testando assim a hipótese de que existe correlação linear entre a população com as seguintes variáveis: número de leitos do SUS; número de estabelecimentos na atenção especializada; produção ambulatorial; bem como os índices de atração para serviços de saúde, de alta complexidade e baixa e média complexidade, utilizados na classificação da Região de Influência das Cidades. Para isso calculou-se o coeficiente de Pearson entre a população e essas variáveis.
As análises demonstram correlações positivas e fortes da população para o número de leitos do SUS (0,97), número de estabelecimentos na atenção especializada (0,91), produção ambulatorial (0,96), e menor intensidade com o índice de atração para serviços de saúde de alta complexidade (0,73) e baixa e média complexidade (0,68). Tais achados colaboram com a hipótese de que a população possa ser uma variável proxy para a capacidade instalada.
Dessa forma, o ICSD foi aplicado a seguinte fórmula para o modelo de distribuição dos recursos: RT=(P_j?x)+(ICSD_j ((RT-?_?^??(P_j?x) ))/(?_?^???ICSD_j ?))
Onde j é o município; RT é o recurso total disponível; P é a população; é o peso aplicado à população; e ICSD é o Índice de critérios para distribuição de Recursos Financeiros para o Programa SUS Digital. Esse cálculo se deu mediante a utilização de R$ 1,00 por habitante e o restante do montante de recursos do programa foi distribuído conforme o ICSD, de modo que ao final gerou-se tetos por municípios, que por sua vez foram agrupados em suas respectivas configurações macrorregionais, divulgados na Portaria GM/MS nº 3.233, de 1º de março de 202435.
Ao analisar tais valores a luz dos Grupos de Macrorregiões de Saúde por intervalos de ICSD (Figura 2, Quadro 1), tem-se um panorama geral do impacto do ICSD na distribuição mais equânime dos recursos (Figura 3). Nesse gráfico é possível notar que a utilização do ICSD para distribuição eleva os valores per capita nas macrorregiões dos grupos mais vulneráveis e com territórios mais remotos e rurais, como é o caso dos grupos 4 e 5. Apesar da população inferior aos demais grupos, mas que somam mais de 53 milhões de pessoas segundo o Censo Demográfico de 2022, esses grupos apresentaram os maiores valores per capita, R$ 3,31 por habitante cada grupo. Em seguida aparecem os grupos 3 e 2, com R$ 2,45 e R$ 2,3, respectivamente. Por fim o grupo 1, sendo o mais urbano e mais populoso, com R$ 1,4 (https://doi.org/10.48331/SCIELODATA.RYREUF).
Considerações finais
O uso de cenários no processo de construção do ICSD teve como finalidade organizar, comparar e interpretar diferentes combinações de informações territoriais, sociais, tecnológicas e estruturais dos municípios e macrorregiões de saúde. Os cenários funcionaram como instrumentos analíticos que permitiram a visualização de forma integrada como determinados fatores — como vulnerabilidade social, ruralidade, conectividade, capacidade instalada, disponibilidade de profissionais e investimentos locais — se sobrepõem e moldam realidades distintas no território brasileiro.
O uso desse método permitiu que o estudo interpretasse de forma integrada dados provenientes de bases distintas; compreendesse como variáveis socioeconômicas, territoriais e tecnológicas se sobrepõem nos diferentes espaços do país; reduzisse o risco de análises fragmentadas, especialmente importante em políticas de caráter nacional; orientasse a definição de pesos e dimensões relevantes para a construção do ICSD; fortalecesse a legitimidade técnica da proposta de financiamento ao evidenciar padrões territoriais de necessidade; e subsidiar a pactuação interfederativa com base em evidências contextualizadas.
A combinação do Índice de Vulnerabilidade Social (IVS) e da tipologia rural-urbana como núcleo do ICSD pretendeu sintetizar dimensões essenciais da realidade brasileira: desigualdades socioeconômicas persistentes, assimetrias de infraestrutura, padrões diferenciados de urbanização e graus distintos de isolamento territorial.
A adoção do ICSD como base para a distribuição dos recursos do SUS Digital representa um novo modelo de alocação de recursos, não mais considerando de forma central a base populacional, mas escolhendo indicadores que representam as inequidades em saúde resultantes de determinantes sociodigitais. A proposta metodológica privilegia territórios com maior vulnerabilidade social, menor densidade de médicos especialistas na atenção especializada e menor conectividade de internet, favorecendo uma inserção mais equânime das ações de saúde digital no país.
O modelo tem o potencial de induzir o fortalecimento da governança regional, a ampliação da capacidade instalada e a consolidação de redes de atenção integradas, com a incorporação da escala macrorregional na indução do repasse de recursos, em consonância com a organização das Redes de Atenção à Saúde, favorecendo estratégias de transformação digital que dialoguem com a capacidade instalada, os fluxos assistenciais e as necessidades concretas dos territórios.
Por fim, o ICSD como ferramenta orientadora da alocação de recursos no âmbito do Programa SUS Digital, configura-se como um instrumento estratégico para a promoção da justiça territorial, na medida que contribui para o acesso equitativo da população a serviços públicos de qualidade, para a redução das desigualdades sociodigitais e para a efetivação dos princípios constitucionais de universalidade e integralidade do SUS.
Ao promover a regionalização, fortalecer relações interfederativas e priorizar territórios mais vulneráveis, o Programa SUS Digital incorpora princípios centrais do Sistema Único de Saúde e avança na direção de uma política pública mais equânime, integrada e promotora de justiça social.
Todos os autores participaram igualmente da concepção, delineamento, análise e interpretação dos dados, redação e revisão crítica do artigo, e aprovaram a versão final para publicação.

Referências
Harvey, D. Social justice and the city. Baltimore, MD: Blackwell, 1973.
Lévy, J. Justice spatiale In. Lévy, J. e Lussault, M. (dir.) Dictionnaire de la Géographie et de l’espace des sociétés. Paris: Belin, 2003.
Lima, I. A complexidade da justiça territorial. Ensaios de Geografia, Niterói, v. 4, n. 7, p. 50-70, 2015. Disponível em: https://periodicos.uff.br/ensaios_posgeo/article/view/36283. Acesso em 16 jun. 2025.
World Health Organization. Global strategy on digital health 2020-2025 [Internet]. Geneva: WHO; 2021. Disponível em: https://www.who.int/publications/i/item/9789240020924. Acesso em 16 jun. 2025.
Brasil. Portaria GM/MS n. º 3.232, de 1º de março de 2024.Altera a Portaria de Consolidação GM/MS nº 5, de 28 de setembro de 2017, para instituir o Programa SUS Digital. Diário Oficial da União 2024. Acesso em 04 mar 2025.
Haddad AE, Barbosa S, Sellera PEG, D’Agostino M. Digital health: contributions from Nursing. Rev. Latino-Am. Enfermagem. 2024;32:e4407 [citado em 16/06/2025]. Disponível em: https://doi.org/10.1590/1518-8345.0000.4407.
Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Informação e Saúde Digital. Departamento de Monitoramento, Avaliação e Disseminação de Informações Estratégicas em Saúde. Nota Técnica nº 9/2023-DEMAS/SEIDIGI/MS. Estabelece o Índice de Critérios para Distribuição de Recursos Financeiros do Programa SUS Digital Brasil. Brasília: Ministério da Saúde; 2023. Disponível em: https://www.gov.br/saude/pt-br/composicao/seidigi/notas-tecnicas-e-informativas/nota-tecnica_9-2023-demas-seidigi.pdf/view. Acesso em 16 jun. 2025.
IPEA, Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada. Atlas da vulnerabilidade social nos municípios brasileiros. Brasília: IPEA, 2015. Disponível em: https://ivs.ipea.gov.br/ Acesso em 16 jun. 2025.
IBGE. Classificação e caracterização dos espaços rurais e urbanos do Brasil: uma primeira aproximação. Rio de Janeiro: IBGE, 2017.
IBGE, Instituto Brasileiro de Geografia e Estatistica. Regiões de influência das cidades 2018: nota metodológica: volume especial / IBGE, Coordenação de Geografia. Rio de Janeiro: IBGE, 2018. Disponível em: https://biblioteca.ibge.gov.br/index.php/
biblioteca-catalogo?view=detalhes&id=2101729. Acesso em: 12 nov. 2023.
ANATEL, Agência Nacional de Telecomunicações. Índice Brasileiro de Conectividade (IBC) de 2022. Disponível em: https://informacoes.anatel.gov.br/
paineis/meu-municipio/indice-brasileiro-de-conectividade. Acesso em 16 jun. 2025.
CFM. Demografia Médica no Brasil 2023. Brasília: CFM, 2023. Disponível em: https://demografia.cfm.org.br/dashboard/. Acesso em 16 jun. 2025.
Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria-Executiva. Departamento de Economia da Saúde, Investimentos e Desempenho. Sistema de Informações sobre Orçamentos Públicos em Saúde – SIOPS: banco de dados sobre orçamentos públicos em saúde. Brasília: Ministério da Saúde; 2022. Disponível em: https://www.gov.br/saude/pt-br/acesso-a-informacao/
siops. Acesso em 16 jun. 2025.
Alves EPM. Estado digital: serviços digitais públicos e assimetrias federativas [Internet]. Brasília (DF): Ipea; 2025 Apr. (Texto para Discussão, 3096). Disponível em: https://dx.doi.org/10.38116/td3096-port.
Proposta metodológica para classificação dos espaços do rural, do urbano e da natureza no Brasil. Rio de Janeiro: IBGE, 2023.
Souza AL, Damasco FS, Medeiros GBFPS, Garcia RC. Revisão metodológica da tipologia urbano-rural no Censo Demográfico 2022. Ciência & Saúde Coletiva. 2024; doi:10.1590/1413-812320242911.03062024
Brasil. Ministério da Saúde. Comissão Intergestores Tripartite. Resolução nº 23, de 17 de agosto de 2017. Estabelece diretrizes para os processos de regionalização, planejamento regional integrado e governança das redes de atenção à saúde no âmbito do SUS. Brasília: Ministério da Saúde; 2017. Disponível em: https://bvsms.saude.gov.br/bvs/saudelegis/
cit/2017/res0023_18_08_2017.html. Acesso em 16 jun. 2025.
Brasil. Ministério da Saúde. Comissão Intergestores Tripartite. Resolução nº 37, de 22 de março de 2018. Dispõe sobre o processo de Planejamento Regional Integrado e a organização de macrorregiões de saúde. Brasília: Ministério da Saúde; 2018. Disponível em: https://bvsms.saude.gov.br/bvs/saudelegis/cit/2018/res0037_26_03_2018.html. Acesso em 16 jun. 2025.
Brasil. Portaria nº 4.279, de 30 de dezembro de 2010. Estabelece diretrizes para a organização da Rede de Atenção à Saúde no âmbito do Sistema Único de Saúde SUS). Disponível em: https://bvsms.saude.gov.br/bvs/saudelegis/gm/2010/prt4279_30_12_2010.html. Acesso em 17 jul. 2025.
Brasil. Ministério da Saúde. Comissão Intergestores Tripartite. Pactuação do modelo de financiamento do Programa SUS Digital na 11ª Reunião Ordinária; 2023 nov 30; Brasília (DF), Brasil. Disponível em: https://www.youtube.com/watch?v=GXGUMhvWg8g.
Brasil. Constituição de 1988. Constituição da República Federativa do Brasil. Brasília, DF: Câmara dos Deputados, 2018. Disponível em https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/
constituicao/constituicao.htm. Acesso em: 10 de novembro de 2025.
Brasil. Lei Complementar nº 124, de 3 de janeiro de 2007. Institui, na forma do art. 43 da Constituição Federal, a Superintendência do Desenvolvimento da Amazônia – SUDAM, dispõe sobre sua organização administrativa e dá outras providências. Diário Oficial da União. 04 jan 2007. Disponível em https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/leis/
lcp/lcp124.htm . Acesso em: 10 de novembro de 2025.
UNESCO. Pan-Amazonian region: biodiversity and cultural diversity. Paris: UNESCO; 2020.
Instituto do Homem e Meio Ambiente da Amazônia. Amazônia 2030 [livro eletrônico]: bases para o desenvolvimento sustentável. Belém, PA, 2023. Disponível em: https://amazonia2030.org.br/wp-content/uploads/2024/03/Amz2030-Livro.pdf
Programa das Nações Unidas para o Meio Ambiente; Organização do Tratado de Cooperação Amazônica. Perspectivas do Meio Ambiente na Amazônia. GEO Amazônia. Disponível em https://antigo.mma.gov.br/estruturas/PZEE/_arquivos/geoamaznia_28.pdf.
Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Censo Demográfico 2022: resultados gerais. Brasília: IBGE; 2022.
Instituto Socioambiental (ISA). Terras Indígenas fora da Amazônia Legal são as mais povoadas do país. São Paulo: ISA; 2023. Disponível em: https://www.socioambiental.
org/noticias-socioambientais/terras-indigenas-fora-da-amazonia-legal-sao-mais-povoadas-do-pais-aponta.
Rocha R, et al. A Saúde na Amazônia Legal: evolução recente e desafios em perspectiva comparada. São Paulo: FGV EAESP; 2021. Disponível em: https://amazonia2030.org.br/a-saude-na-amazonia-legal-evoluca-recente-e-desafios-em-perspectiva-comparada/.
Brasil. Ministério da Integração Nacional. Política Nacional de Desenvolvimento Regional (PNDR). Brasília: Ministério da Integração Nacional; 2011. Disponível em: https://www.gov.br/mdr/pt-br/assuntos/desenvolvimento-regional/politica-nacional-de-desenvolvimento-regional.
Semiárido Brasileiro: mapas regionais. Rio de Janeiro: IBGE; 2024. Disponível em: https://www.ibge.gov.br/geociencias/cartas-e-mapas/mapas-regionais/15974-semiarido-brasileiro.html.
Superintendência do Desenvolvimento do Nordeste (Sudene). Resolução nº 176/2024: delimitação do Semiárido Brasileiro. Recife: Sudene; 2024. Disponível em: https://www.ibge.gov.br/apps/quadrogeografico/pdf/qg_2024_080_semiarido.pdf
Instituto Nacional do Semiárido (INSA). O Semiárido Brasileiro. Campina Grande: INSA; 2023. Disponível em: https://www.gov.br/insa/pt-br/semiarido-brasileiro.
Articulação Semiárido Brasileiro (ASA Brasil). Semiárido: indicadores sociais e características. Recife: ASA Brasil; 2023. Disponível em: https://asabrasil.org.br/semiarido.
Centro Regional de Estudos para o Desenvolvimento da Sociedade da Informação (Cetic.br|NIC.br). Fronteiras da inclusão digital: dinâmicas sociais e políticas públicas de acesso à Internet em pequenos municípios brasileiros. São Paulo: Cetic.br|NIC.br; 2022. Disponível em: https://cetic.br/media/docs/publicacoes/11/20220926165821/estudo_
fronteiras_da_inclusao_digital_2022.pdf.
Brasil. Ministério da Saúde. Portaria GM/MS nº 3.233, de 1º de março de 2024. Diário Oficial da União. 2024 mar 1.