Tendências da análise de dados: acompanhe aqui as mais importantes!

Hospitais estão sob pressão para diminuir custos e aumentar a satisfação do paciente. Com análise de dados eles podem finalmente usar a inteligência de negócios para atingir com sucesso esses dois objetivos.

A importância do Big Data no cuidado com a saúde é impressionante. Boa parte dos dados gerados na saúde são não estruturados e o montante deles tende apenas a crescer. Obter acesso a esses dados é um recurso inestimável para melhorar o atendimento ao paciente e aumentar a eficiência.

Como há um movimento em direção à medicina baseada em evidências, o Big Data é uma novidade disruptiva na área, sendo capaz de reduzir os desperdícios com fraudes, otimizar a análise preditiva para a obtenção de resultados e auxiliar no monitoramento em tempo real de pacientes.

Há uma série de tendências da análise de dados na saúde que mudarão a forma como lidamos com pacientes nos próximos anos. Conheça algumas delas no artigo de hoje!

Visualização em tempo real

Como os volumes de dados para coisas como o atendimento ao paciente crescem de forma exponencial, as instalações de saúde precisam de capacidades analíticas em tempo real para melhorar a qualidade e eficiência de seus serviços.

Atualmente, cada vez mais hospitais utilizam a visualização de dados para monitorar a entrega de cuidados de ponta. Aplicações como sistemas de suporte às decisões clínicas conectam observações em tempo real com dados fisiológicos para melhorar os resultados entregues ao paciente.

Computação cognitiva e a melhora da tomada de decisões clínicas

A computação cognitiva envolve o uso de algoritmos que treinam sistemas de análise para reconhecer padrões em conjuntos de dados em larga escala. Os sistemas são ensinados a fazer conexões, de forma semelhante à mente humana.

Essas plataformas nunca esquecem o que aprenderam e podem processar dados muito mais rápido que o clínico mais bem treinado.

Por isso, sistemas de apoio à decisão baseados em recursos de computação cognitiva já estão em uso em algumas organizações de saúde. O que se pretende é revolucionar a forma como populações são gerenciadas e como o risco é avaliado e endereçado.

Melhor gerenciamento e monitoramento

Imagine o Big Data como sendo um compilado de todas as informações possíveis sejam elas exames de pacientes, reclamações feitas a uma clínica, receitas, notas fiscais ou o que quer que seja. Todos esses itens contribuem para o amontoado de dados que chamamos Big Data.

A maioria dessas informações não têm propósito diagnóstico. Imagine, então, o seu potencial para a prevenção de fraudes, por exemplo. Sincronizar todos esses dados em tempo real pode impedir erros, interromper falhas e diminuir a incidência de prejuízos em clínicas e consultórios ao redor do mundo.

Gadgets vestíveis e Internet das Coisas renovam o foco no paciente

As iniciativas de saúde individualizadas, como os cuidados focados no paciente, estão prestes a ver uma grande mudança conforme os consumidores adquirem e passam a utilizar dispositivos vestíveis, ferramentas de monitoramento e aplicativos para administrar sua saúde.

FitBits e Apple Watches já são grandes aliados na evolução do cuidado com o paciente, por exemplo. Integrar esses dados à medicina tradicional fará diagnósticos, avaliações e check-ups muito mais simples.

A combinação da ciência médica e dos dados, com objetivo de fornecer serviços de saúde mais individualizados, é uma consequência natural da popularização desses dispositivos.

Graças a eles, um regime personalizado pode ser prescrito de acordo com as condições médicas, físicas e ambientais específicas de cada paciente. Assim, com cuidados individualizados, a medicina preventiva ganha força em detrimento dos cuidados paliativos.

Diagnóstico automatizado por imagem

Desde o início da era do diagnóstico por imagem, interpretar raios-X, tomografias e ressonâncias é, em grande parte, responsabilidade de clínicos qualificados e especializados na detecção de anomalias.

No entanto, conforme o poder de computação aumenta e algoritmos de análise começam a se tornar inteligentes o bastante para analisar padrões em imagens, esses resultados de testes assumem novo significado para o processo diagnóstico.

Uma radiografia do tórax pode ser usada para conferir os pulmões de um paciente ou a sua coluna vertebral. No entanto, nas mãos de um supercomputador, com o software de análise correto, revisar e detectar o risco de uma osteoporose, por exemplo, é fácil.

Que tal se todas as suas imagens de diagnóstico pudessem ter o mesmo destino e fossem analisadas para além da doença que provocou o teste? Isso aumentaria o valor de cada estudo diagnóstico. A análise de imagens, que são dados não-estruturados, é parte dos avanços que o Big Data promete para a área da saúde nos próximos anos.

Transparência de custos

Os custos do cuidado com a saúde são altos e é essencial que provedores estejam cientes das preocupações dos pacientes nesse sentido. Eles devem se preparar para o aumento da competição e trabalhar com transparência.

Com Big Data, expressar os valores de um tratamento completo e avaliar o que faz ou não parte do plano de saúde do paciente é muito menos complexo do que na atualidade e tornar esses dados acessíveis para seus pacientes também.

Medicina de precisão e o processo diagnóstico

Machine learning ou aprendizagem de máquina, em português —, Internet das Coisas e as tecnologias por trás da análise de imagens estão preparadas para serem combinadas com sequenciação genômica a fim de criar uma das tendências mais promissoras do setor da saúde: a medicina de precisão.

Essa abordagem personaliza tratamentos com base nas circunstâncias individualizadas de um paciente, aumentando as chances de sucesso até nos casos mais difíceis.

Estes são apenas alguns dos exemplos que demonstram como grandes dados têm impactado os cuidados com a saúde. Quanto mais informação é disponibilizada para médicos e administradores de hospitais, mais fácil é identificar tendências, normalizar dados e orientar diagnósticos precisos.

Os médicos, enfermeiros e profissionais da saúde podem se beneficiar da análise de dados tanto quanto qualquer outro negócio. A única diferença é que aqui o sucesso da tecnologia pode ajudar a salvar vidas.

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