Com a digitalização de diversos serviços, hoje conseguimos realizar uma amplitude de atividades online por meio de nossos dispositivos móveis. O que tem gerado e armazenado cada vez mais dados sobre usuários. Esse acúmulo de informações impactou várias áreas da ciência e o uso de dados na saúde se tornou inevitável.

Consequentemente, a presença da inteligência de dados nas instituições se coloca como uma necessidade, assim como uma aliada dos gestores para tomadas de decisões. Sendo assim, é fundamental compreender conceitos como Big Data e a importância de saber utilizar os dados na saúde.

Por isso, continue lendo este artigo para entender como lidar com essas informações de forma estratégica. Saiba também como aplicá-las de maneira adequada e significativa no dia a dia da sua instituição. 

Big Data e o uso de dados na saúde

Big Data pode ser definido como um volume de dados grande,crescente e mais complexo. Softwares tradicionais de processamento de dados simplesmente não conseguem gerenciá-los, o que requer ferramentas de análise especiais. Contudo, elas devem ser capazes de lidar com tamanha quantidade e variedade de informações, de forma a impactar os negócios de uma empresa ou instituição no dia a dia.

Nesse sentido, a importância da utilização de dados na saúde se dá pelo fato de que saber coletar, organizar e interpretar os dados obtidos cria oportunidades para insights importantes sobre diversas questões no cotidiano dos hospitais e promove avanços científicos.

Essas questões incluem, por exemplo, o entendimento dos custos operacionais, a avaliação de dados clínicos, aperfeiçoamento de diagnósticos e tratamentos e a identificação da causa de eventuais falhas de maneira mais rápida e assertiva.

Considerando que na área da saúde todas essas ações devem ser feitas com precisão e transparência, o Big Data colabora para a redução de gastos e otimização de serviços. Além disso, viabiliza uma gestão mais eficaz e um atendimento de melhor qualidade para o paciente.

Como fazer o uso de dados na saúde?

Extrair informações significativas desses bancos de dados requer um esforço e ferramentas adequadas. Portanto, somente a partir de um mecanismo estratégico de análise é possível selecionar aquilo que de fato irá ajudar na tomada de decisão pelos gestores. Essa estratégia envolve saber lidar com os dados de forma segura e estruturada.

Isso significa considerar a privacidade da informação, visto que registros médicos de pacientes incluem dados sensíveis, que devem ser trabalhados com segurança. 

Já a boa estruturação dos dados é fundamental para permitir a compatibilidade com métodos digitais para otimização da análise. Por isso é tão importante a digitalização da informação na rotina dos hospitais e clínicas, com o uso de prontuário eletrônico e armazenamento em nuvem, por exemplo.

Também é preciso uma metodologia e objetivos claros para saber onde se quer chegar, e então conseguir transformar a informação em uma solução e mudanças reais. Isso porque o Big Data em si envolve dados brutos, que precisam ser trabalhados para então se tornarem informações úteis para tomadas de decisão.

Logo, a maior utilidade do Big Data na saúde não reside na quantidade de dados que a instituição possui, mas sim na forma como eles são geridos e aproveitados.

Áreas de aplicação da inteligência de dados na saúde

O uso de dados na saúde impactou positivamente diversos campos, desde a medicina preventiva até as pesquisas clínicas e farmacêuticas.

A seguir, apresentamos um apanhado das principais contribuições que a inteligência de dados trouxe para alguns segmentos da saúde:

Medicina de Precisão

A medicina de precisão utiliza dados colhidos de forma tradicional, como sintomas, histórico e exames, aliados ao perfil genético para compreender os aspectos que tornam cada indivíduo único.

Com isso, o uso de amostras mais volumosas de dados, assim como uma análise mais eficaz, pode auxiliar a medicina preventiva a identificar a modalidade de tratamento mais personalizada e, consequentemente, mais assertiva para cada paciente.

Internet das coisas

O conceito de Internet das coisas (IOT) refere-se a um estágio em que grande parte dos objetos de uso cotidiano estarão conectados à Internet, sendo capazes de reunir e compartilhar dados.

Essa ideia aplicada à saúde pode trazer grandes vantagens. Caso as pessoas concordem em fornecer os dados já obtidos pela IOT, médicos poderão identificar sinais mais específicos que levaram ao aparecimento de doenças. Além disso, poderão contar com mais formas de monitoramento contínuo do paciente.

Machine Learning

Machine Learning é um método de análise de dados que promove a automatização de modelos analíticos, atribuindo aos computadores a capacidade de aprender de forma automática, por meio do constante aperfeiçoamento a partir de experiências já obtidas.

O uso dos dados obtidos por essas máquinas na saúde pode ajudar na tomada de decisão que impactam positivamente no diagnóstico e tratamento mais personalizado de pacientes. A gestão dos hospitais também pode ser favorecida com a automação de tarefas administrativas, por exemplo.

Em vista dessas aplicações, é evidente que o uso de dados na saúde traz benefícios tanto para a administração das instituições quanto para o paciente.

E levando em conta o maior uso de dispositivos móveis conectados à internet, sabemos que a geração e armazenamento de dados é praticamente inevitável e só tende a aumentar.

Portanto, é de extrema relevância para o setor da saúde saber lidar com esse crescente volume de dados, de forma a transformar tanta informação em soluções efetivas para salvar vidas.

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