Como aplicar o Big Data na área da saúde?

O big data na área da saúde é um conceito tecnológico que vem revolucionando o segmento. Entretanto, apesar de ter provocado um grande impacto, ainda é uma ferramenta pouco explorada pelos gestores.

No Brasil, a saúde é um dos setores em que o número de pessoas trabalhando com análise de dados é reduzido. No entanto, sabe-se que com o big data é possível usar informações que já estão disponíveis para conjecturar o futuro e, mais ainda, saber como lidar com ele.

Por isso, é interessante conhecer os fundamentos do big data na área da saúde e aplicá-los em prol de melhorias nos processos gerenciais e assistenciais, além de antecipar possíveis problemas de forma rápida e segura.

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O cenário de múltiplas informações virtuais

O volume de dados vem aumentando freneticamente nos últimos anos, e a tendência é que esse ritmo se torne ainda mais rápido: basta lembrar que passamos o dia compartilhando o que consumimos, os locais que visitamos, o que assistimos, o que lemos e quem conhecemos.

Tais dados, que se espalham com velocidade impressionante pela internet, dizem muito sobre todos nós. Apesar de isoladamente não fazerem muito sentido, uma leitura adequada e um uso eficiente dessas informações permitem aperfeiçoar o desempenho de empresas da área de saúde.

Esse compilado é capaz de traçar o perfil do consumidor considerando faixa etária e nível socioeconômico, além de condições essenciais para identificar potencialidades nos serviços.

Para as empresas que prestam assistência em saúde, no entanto, a integração desses dados é uma ideia pouco avaliada devido à falta de preparo dos gestores ou pela dificuldade de acessar as informações do paciente.

Além disso, é preciso extrair as informações relevantes para o cotidiano da empresa clínica, apurar a frequência dos dados, e implantar ações efetivas com o objetivo de otimizar as atividades existentes.

A influência do big data na área da saúde

O big data permite extrair informações relevantes de um grande volume de dados, desde que aplicados os filtros corretos. Sendo assim, cabe ao gestor clínico o uso adequado dessas funcionalidades.

Uma solução de big data personalizada permite reunir, organizar, processar e visualizar dados de forma a aplicar a tecnologia a favor dos pacientes e do negócio, transformando o atendimento médico em algo diferenciado.

Além disso, com a estratégia do big data é possível fazer cruzamento de informações e ampliar as análises com pesquisas epidemiológicas, farmacológicas e terapêuticas, buscando as evidências clínicas mais confiáveis.

Dessa forma, os pacientes serão assistidos com o melhor recurso clínico disponível, cabendo aos médicos a divulgação dessas condutas para todos os envolvidos.

Aplicabilidade do big data na área da saúde

Precisão nas análises

As conclusões não precisam mais ser baseadas apenas em intuições. É possível, por exemplo, usar dados extraídos de redes sociais, bem como bancos de dados já prontos (formulados por órgãos públicos ou privados) que contenham o perfil de pacientes da rede pública de saúde de uma determinada região.

A análise e o cruzamento de informações fornecem pistas para compreender o desenvolvimento de doenças, auxiliar na definição de medidas de contenção no avanço de epidemias ou mesmo melhorar a assistência ao paciente.

Também é possível traçar medidas de atenção primária e secundária visando a adoção de hábitos saudáveis e prevenindo as complicações das doenças diagnosticadas previamente.

Além disso, com os estudos clínicos publicados recentemente, os gestores poderão traçar um perfil nosológico dos pacientes, bem como intervir precocemente nas enfermidades apresentadas.

Padrões e políticas fundamentadas

Na medicina, a observação de padrões de comportamento de grupos populacionais é uma ferramenta muito poderosa. Com ela, é possível, por exemplo, definir políticas de combate a problemas pontuais ou mesmo determinar necessidades de tratamento em massa. Esse desafio tornou-se mais fácil de ser superado com o big data.

O uso do georreferenciamento — que indica onde determinados comportamentos sociais acontecem — permite saber, por exemplo, que políticas públicas de saúde ou especialidades médicas são mais necessárias em cada localidade usando tanto dados de comentários aleatórios na internet quanto de relatos em consultório.

Nesse contexto, também é possível apurar as condições higiênico-sanitárias das localidades e inferir sobre a probabilidade de desenvolvimento de determinadas doenças. Dessa forma, é possível instituir medidas individuais e coletivas de proteção a saúde.

A partir desse compilado, os gestores farão um diagnóstico situacional, apontando as falhas na assistência e propondo intervenções direcionadas aos problemas existentes, que afetam as condições de saúde dos pacientes.

Facilidade na integração de dados

As informações dos pacientes, hoje, são coletadas cada vez que ele procura um serviço de saúde, público ou privado. Essas unidades de saúde, porém, não se comunicam, e isso torna quase impossível estabelecer um padrão ou determinar o desenvolvimento de uma doença a partir de sintomas anteriores.

Com o big data, a integração dessas redes se torna mais viável e as informações de todos os pacientes (oriundos tanto do sistema público quanto do privado) estarão disponíveis em qualquer local de atendimento. Assim, o médico fica sabendo imediatamente a idade, a altura, o peso, diagnósticos, tratamentos e resultados prévios.

Essa é a proposta de um cartão único de saúde, com inserção de dados após a consulta de cada profissional e apresentação de exames laboratoriais e radiológicos em tempo real, facilitando a definição do diagnóstico com base no histórico do indivíduo.

Compilação efetiva dos dados

Atualmente, os recursos tecnológicos permitem gerar dados clínicos em tempo real, seja em aplicativos baixados pelos próprios pacientes, em prontuários eletrônicos ou softwares de gestão em saúde.

Consequentemente, os dados de dispositivos portáteis e de monitoramento usados pelos pacientes são colhidos nesses equipamentos, permitindo que a instituição de saúde ofereça serviços mais personalizados — como os usuários desejam.

O cruzamento de todos esses dados, com a adição do componente geográfico, possibilita observar quais doenças são mais comuns numa região, quais medicamentos surtem melhor efeito num determinado grupo e quais intervenções são mais urgentes. Assim, melhoram a qualidade e a precisão dos tratamentos, bem como diminuem os custos.

Ressalta-se, porém, que é preciso um conhecimento prévio em estudos epidemiológicos e noções de estatística para analisar as pesquisas publicadas e tomar como referência esses achados.

Auxílio nas pesquisas de satisfação

A ferramenta big data fornecerá um panorama do perfil de paciente atendido e também das principais demandas em relação ao atendimento clínico, uso de ferramentas diagnósticas e adoção de intervenções terapêuticas personalizadas.

Com isso, a clínica poderá mensurar o índice de satisfação do paciente na medida em que as necessidades vão sendo atendidas, melhorando ainda mais a assistência  prestada ao indivíduo.

Dessa forma, os gestores poderão monitorar continuamente esses indicadores e realizar mudanças assertivas e eficientes para aprimorar o atendimento clínico com práticas de humanização ao paciente.

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