Segurança de Dados (LGPD) e OCR na Prática

O módulo apresenta os conceitos da LGPD mais diretamente relacionados ao tratamento de informações em auditoria, documentos de saúde e uso de ferramentas digitais. São abordados dados pessoais, dados sensíveis, responsabilidades, minimização, anonimização, pseudonimização, confidencialidade e avaliação de riscos.

• O que é a LGPD e por que ela afeta diretamente quem trabalha com auditoria
• Dado pessoal vs. dado sensível: qual é a diferença e por que ela importa
• Dados de saúde na LGPD: proteção reforçada e consequências do vazamento
• Papéis e responsabilidades no tratamento de dados, incluindo controlador, operador e demais participantes do processo
• Anonimização, pseudonimização e risco de reidentificação: diferenças e limites
• Necessidade, minimização, governança, confidencialidade e avaliação de terceiros
• Riscos e consequências relacionados ao tratamento inadequado de dados e medidas para reduzir exposição

Antes de utilizar uma ferramenta, é necessário avaliar se o documento pode sair do ambiente institucional e quais dados são realmente necessários. O módulo apresenta uma sequência de minimização, marcação, substituição e conferência, sem tratar anonimização como garantia automática de conformidade.

• Principais dados e identificadores que precisam ser avaliados antes do uso de documentos em ferramentas de IA
• Combinações de dados que podem aumentar o risco de identificação ou reidentificação
• O protocolo de higiene em 5 etapas: leitura, marcação, substituição, verificação e uso
• Como adaptar o protocolo para diferentes tipos de documento: prontuário, laudo, conta
• Como avaliar ambiente, retenção, acesso e fornecedor antes de usar uma ferramenta
• Exercício prático com documento simulado e sem dados pessoais

Documentos físicos exigem cuidados com legibilidade, identificação, autorização de captura, armazenamento e proteção de informações. O módulo apresenta práticas de digitalização e ocultação visual de identificadores que devem ser adaptadas às regras, políticas e ferramentas aprovadas pela organização.

• Por que digitalizar corretamente é pré-requisito para usar IA na auditoria
• A Técnica Post-it & Lens: lógica, materiais necessários e passo a passo
• Como posicionar o celular para capturar texto ilegível com máxima clareza
• Critérios para avaliar aplicativos: armazenamento, nuvem, retenção, compartilhamento, acesso, fornecedor e política de privacidade
• Contrato, autorização de uso e políticas institucionais aplicáveis à digitalização
• Como organizar e nomear arquivos digitalizados para facilitar o trabalho posterior
• Exercício prático: digitalizando uma conta física simulada com qualidade auditável

Impressões falhadas, códigos cortados e digitalizações ruins reduzem a confiabilidade da extração. Neste módulo você aprenderá a usar OCR e IA para propor leituras possíveis, marcar incertezas e conferir cada resultado no documento e nas fontes oficiais antes do uso.

• O que é OCR e como ele funciona no contexto de documentos clínicos
• Ferramentas de OCR gratuitas e pagas: quando usar cada uma
• Sugestão contextual com IA: hipóteses que não substituem a fonte
• Como marcar códigos cortados e textos incertos sem completar dados como se fossem fatos
• Validação do resultado no original ou em fonte confiável antes do uso
• Exercício prático: extração assistida e conferência de um documento simulado