12 Exemplos de Como Big Data Analytics na Saúde pode Salvar Vidas

Big data in healthcare holds a great power in store and can help hospitals and medecine in general greatly.

O Big Data mudou a forma como gerenciamos, analisamos e aproveitamos dados em qualquer indústria. Uma das áreas mais promissoras em que pode ser aplicado para fazer mudanças é a saúde. A análise dos serviços de saúde tem o potencial de reduzir os custos do tratamento, prever surtos de epidemias, evitar doenças evitáveis e melhorar a qualidade de vida em geral. A média de vida humana está aumentando ao longo da população mundial, o que representa novos desafios para os métodos atuais de tratamento. Os profissionais de saúde, assim como os empreendedores de negócios, são capazes de coletar enormes quantidades de dados e procurar as melhores estratégias para usar esses números. Neste artigo, gostaríamos de abordar a necessidade de big data na saúde: por que e como pode ajudar? Quais são os obstáculos para a sua adoção? Em seguida, forneceremos a você 12 exemplos de big data em serviços de saúde que já existem e dos quais somos beneficiados.

O que é Big Data na Saúde?

A aplicação de big data analytics na área da saúde tem muitos resultados positivos e salvadores. Big data refere-se às vastas quantidades de informação criadas pela digitalização de tudo, que são consolidadas e analisadas por tecnologias específicas. Aplicado a essa área, utilizará dados de saúde específicos de uma população (ou de um indivíduo em particular) e ajudará a prevenir epidemias, curar doenças, reduzir custos, etc.

Agora que vivemos mais, os tratamentos mudaram e muitas dessas mudanças são direcionadas pelos dados. Os médicos querem entender o máximo sobre os pacientes e o mais cedo possível para detectar sinais de doenças graves à medida que surgem – tratar qualquer doença em estágio inicial é muito mais simples e menos dispendioso. Com a análise de dados médicos, é melhor prevenir do que remediar, e conseguir elaborar um panorama abrangente de um paciente permitirá que os seguros forneçam pacotes personalizados. Essa é a tentativa da indústria de resolver os problemas que envolvem a armazenagem de dados dos pacientes: em todos os lugares, são coletadas pequenas quantidades deles e arquivadas em hospitais, clínicas, operações, etc., com a impossibilidade de se comunicarem adequadamente.

De fato, a coleta de enormes quantidades de dados para uso médico por anos foi cara e demorada. Com as tecnologias em melhoria constante, fica mais fácil não apenas coletar esses dados, mas também convertê-los em insights críticos relevantes, que podem ser usados para fornecer melhores cuidados. Esse é o propósito da análise de dados médicos: usar descobertas orientadas por dados para prever e resolver um problema antes que seja tarde demais, mas também avaliar métodos e tratamentos mais rápido, controlar melhor o inventário, envolver mais os pacientes em sua própria saúde e capacitá-los com as ferramentas certas para isso.

Por que precisamos de Big Data Analytics na Saúde?

Há uma enorme necessidade de big data na área da saúde devido ao aumento dos custos em países como os Estados Unidos. Como afirma um relatório da McKinsey, “depois de mais de 20 anos de aumentos constantes, as despesas com saúde agora representam 17,6% do PIB – quase US $ 600 bilhões a mais do que o esperado para uma nação com o tamanho e a riqueza dos Estados Unidos”.

Em outras palavras, os custos são muito mais altos do que deveriam e aumentaram nos últimos 20 anos. Claramente, estamos precisando de um pensamento inteligente e orientado por dados nessa área. E os incentivos atuais também estão evoluindo: muitas seguradoras estão mudando de planos de pagamento por serviço (que recompensam o uso de tratamentos caros e às vezes desnecessários e tratam grandes quantidades de pacientes rapidamente) para planos que priorizam os resultados dos pacientes.

Como os autores dos livros populares de Freakonomics têm argumentado, incentivos financeiros são importantes – e incentivos que priorizam a saúde dos pacientes ao invés de tratar grandes quantidades são uma coisa boa. Por que isso importa?

Bem, no esquema anterior, os provedores de serviços de saúde não tinham incentivo direto para compartilhar informações de pacientes uns com os outros, o que tornava mais difícil utilizar o poder da análise. Agora que mais deles são pagos com base nos resultados dos pacientes, eles têm um incentivo financeiro para compartilhar dados que podem ser usados na melhoria de vida dos pacientes e, ao mesmo tempo, na redução de custos para as companhias de seguros.

Finalmente, as decisões dos médicos estão se tornando cada vez mais baseadas em evidências, o que significa que elas dependem de muitas pesquisas e dados clínicos em vez de apenas sua escolaridade e opinião profissional. Como em muitos outros setores, a coleta e o gerenciamento de dados estão aumentando, e os profissionais precisam de ajuda nessa questão. Essa nova atitude de tratamento significa que há, mais do que nunca, maior demanda por big data analytics nas unidades de saúde, e a ascensão das ferramentas de SaaS BI também está correspondendo a essa necessidade.

Obstáculos à Difusão de Big Data na Saúde

Um dos maiores obstáculos para o uso de big data na medicina é o fato de que os dados médicos são distribuídos por muitas fontes, administradas por diferentes estados, hospitais e departamentos administrativos. A integração dessas fontes de dados exigiria o desenvolvimento de uma nova infraestrutura na qual todos os provedores de dados colaboram entre si.

Igualmente importante é a implementação de novos softwares de relatórios online e de estratégias de business intelligence. A área de saúde precisa acompanhar outros setores que já passaram de métodos baseados em regressão para outros mais focados no futuro, como análise preditiva, aprendizado de máquina e análise de gráficos.

No entanto, existem alguns casos gloriosos que não ficam para trás, como os Registros Eletrônico de Saúde (especialmente nos EUA). Portanto, mesmo que esses serviços não sejam o seu forte, você é um paciente em potencial e, portanto, deve se preocupar com os novos aplicativos de análise da saúde. Além disso, às vezes é bom dar uma olhada e ver como outras indústrias lidam com o assunto. Elas podem inspirar você a se adaptar e adotar algumas boas ideias.

12 Aplicações de Big Data na Área de Saúde

1) Previsões de Pacientes para Equipes Melhores

Healthcare data analytics help predict the number of patients to improve staffing.

 Para nosso primeiro exemplo de big data na área de saúde, veremos um problema clássico que qualquer gerente de turno enfrenta: quantas pessoas eu coloco na equipe em um determinado período de tempo? Se você colocar muitas, corre o risco de ter custos de mão de obra desnecessários. Se colocar poucos trabalhadores, pode ter resultados insatisfatórios no atendimento ao cliente – o que pode ser fatal para os pacientes do setor.

O big data está ajudando a resolver esse problema, pelo menos em alguns hospitais em Paris. Um artigo da Forbes detalha como quatro hospitais que fazem parte da Assistance Publique-Hôpitaux de Paris têm usado dados de várias fontes para fazer previsões diárias e horárias de quantos pacientes estarão em cada hospital.

Um dos principais conjuntos de dados é o equivalente a 10 anos de registros de admissões hospitalares, que os cientistas de dados analisaram usando técnicas de “análises de séries temporais”. Essas análises permitiram aos pesquisadores ver padrões relevantes nas taxas de admissão. Então, eles poderiam usar machine learning para encontrar os algoritmos mais precisos que previam tendências futuras de admissão.

Resumindo o produto de todo esse trabalho, a Forbes declara: “O resultado é uma interface para navegadores web projetada para ser usada por médicos, enfermeiros e funcionários da administração hospitalar – sem treinamento em ciência de dados – para prever taxas de visitas e admissão para os próximos 15 dias. Uma equipe extra pode ser recrutada quando há expectativa de um número elevado de visitantes, levando a tempos de espera reduzidos para os pacientes e melhor qualidade de atendimento.”

2) Registros Eletrônicos de Saúde (EHRs)

É a aplicação mais difundida de big data na medicina. Cada paciente tem seu próprio registro digital, que inclui informações demográficas, histórico médico, alergias, resultados de exames laboratoriais etc. Os registros são compartilhados através de sistemas de informação seguros e estão disponíveis para provedores do setor público e privado. Cada registro é composto de um arquivo modificável, o que significa que os médicos podem implementar mudanças ao longo do tempo sem burocracia e sem risco de duplicação de dados.

Os EHRs também podem acionar avisos e lembretes de quando um paciente deve fazer um novo teste de laboratório ou rastrear prescrições para ver se ele está seguindo as ordens dos médicos.

Embora os EHRs sejam uma ótima ideia, muitos países ainda lutam para implementá-los completamente. Os EUA fizeram um grande avanço, com 94% dos hospitais adotando EHRs de acordo com uma pesquisa da HITECH, mas a UE ainda está atrasada. No entanto, uma diretiva ambiciosa elaborada pela Comissão Europeia deverá mudar a situação: até 2020, o sistema europeu centralizado de registros de saúde deverá tornar-se uma realidade.

A Kaiser Permanente está liderando o caminho nos EUA e pode fornecer um modelo para a UE seguir. Eles implementaram totalmente um sistema chamado HealthConnect, que compartilha dados em todas as suas instalações e facilita o uso de EHRs. Um relatório da McKinsey sobre a aplicação de big data na saúde afirma que “O sistema integrado melhorou os resultados em doenças cardiovasculares e alcançou uma economia estimada em US$ 1 bilhão com a redução de visitas a consultórios e testes de laboratório”.

3) Alerta em Tempo Real

Outros exemplos de big data analytics na área de saúde compartilham uma funcionalidade crucial – alerta em tempo real. Nos hospitais, o software Suporte à Decisão Clínica (CDS) analisa os dados médicos no local, fornecendo conselhos aos profissionais de saúde à medida que tomam decisões prescritivas.

Contudo, os médicos querem que os pacientes fiquem longe dos hospitais para evitar tratamentos internos dispendiosos. Inteligência analítica, que já é um dos famosos termos do business intelligence em 2019, tem o potencial de se tornar parte de uma nova estratégia. Tecnologias vestíveis coletarão os dados de saúde dos pacientes constantemente e enviarão esses dados para a nuvem.

Além disso, essas informações poderão ser acessadas no banco de dados da saúde do público em geral, o que permitirá aos médicos comparar esses dados no contexto socioeconômico e modificar as estratégias de prestação de serviços. Instituições e gerentes de atendimento usarão ferramentas sofisticadas para monitorar esse enorme fluxo de dados e reagir toda vez que os resultados forem preocupantes.

Por exemplo, se a pressão sanguínea do paciente aumentar de maneira alarmante, o sistema enviará um alerta em tempo real ao médico, que então tomará medidas para alcançar o paciente e administrar medidas para diminuir a pressão.

Outro exemplo é o do Asthmapolis, que começou a usar inaladores com rastreadores com GPS para identificar as tendências da asma tanto em nível individual quanto em populações maiores. Esses dados estão sendo usados ​​em conjunto com dados do CDS para desenvolver melhores planos de tratamento para asmáticos.

4) Melhora No Envolvimento do Paciente

Muitos consumidores – e, portanto, pacientes em potencial – já têm interesse em dispositivos inteligentes que registram cada passo que dão, ritmo cardíaco, hábitos de sono, etc., de forma permanente. Toda essa informação vital pode ser acoplada a outros dados rastreáveis para identificar possíveis riscos à saúde. Uma insônia crônica e uma frequência cardíaca elevada podem sinalizar o risco de doença cardíaca futura, por exemplo. Os pacientes estão diretamente envolvidos no monitoramento de sua própria saúde, e incentivos de seguros de saúde podem pressioná-los a levar um estilo de vida saudável (por exemplo: devolver dinheiro a pessoas que usam relógios inteligentes).

Outra maneira de fazer isso vem com novas tecnologias vestíveis em desenvolvimento, por rastrear tendências de saúde específicas e transmiti-las para a nuvem, onde os médicos podem monitorá-las. Pacientes que sofrem de asma ou pressão arterial podem se beneficiar com isso, tornar-se um pouco mais independentes e reduzir visitas desnecessárias ao médico.

5) Prevenção do Abuso de Opioides nos EUA

healthcare big data can help in the fight against opioids abuse in the US

Nosso quarto exemplo de big data na saúde está lidando com um problema sério nos EUA. Aqui está um fato preocupante: a partir deste ano, as overdoses causadas por abuso de opioides causaram mais mortes nos EUA do que os acidentes de trânsito, que antes eram a causa mais comum de morte acidental.

O especialista em análise, Bernard Marr, escreve sobre o problema em um artigo da Forbes. A situação ficou tão terrível que o Canadá declarou que o abuso de opioides era uma “crise nacional de saúde”, e o Presidente Obama destinou US$ 1,1 bilhão para o desenvolvimento de soluções para o problema enquanto ele estava no cargo.

Mais uma vez, uma aplicação de big data analytics na área da saúde pode ser a resposta que todos estão procurando: os cientistas de dados da Blue Cross Blue Shield começaram a trabalhar com especialistas em análise da Fuzzy Logix para resolver o problema. Usando anos de dados de seguros e farmácias, os analistas da Fuzzy Logix foram capazes de identificar 742 fatores de risco que predizem com alto grau de precisão se alguém está em risco de abusar de opioides.

Como diz o cientista de dados da Blue Cross Blue Shield, Brandon Cosley, no artigo da Forbes: “Não é como se você pudesse prever que alguém vai demais ao médico, mas sim algo como ‘bem, você atingiu o limite de ir ao médico, tem certos tipos de condições, vai a mais de um médico e vive em um determinado local…’Essas coisas se somam.”

Para ser justo, alcançar pessoas identificadas como “de alto risco” e impedi-las de desenvolver um problema com drogas é um empreendimento delicado. No entanto, este projeto ainda oferece muita esperança para mitigar uma questão que está destruindo a vida de várias pessoas e custando muito dinheiro ao sistema.

6) Uso de Dados de Saúde para Planejamento Estratégico Informado

O uso de big data na área de saúde permite o planejamento estratégico graças a melhores informações sobre as motivações das pessoas. Os gerentes de atendimento podem analisar os resultados do check-up entre diferentes grupos demográficos e identificar quais fatores desencorajam as pessoas a aceitar tratamento.

A Universidade da Flórida fez uso do Google Maps e de dados de saúde pública para preparar mapas de calor com foco em várias questões, como crescimento populacional e doenças crônicas. Depois, os acadêmicos compararam esses dados com a disponibilidade de serviços médicos na maioria das áreas em vermelho. Os insights recolhidos permitiram-lhes rever a sua estratégia de serviço e adicionar unidades de atendimento às áreas mais problemáticas.

7) Big Data Pode Acabar Curando o Câncer

Outro exemplo interessante é o programa Cancer Moonshot. Antes do final de seu segundo mandato, o presidente Obama criou esse programa que tinha como meta realizar 10 anos de progresso na cura do câncer em metade do tempo.

Pesquisadores médicos podem usar grandes quantidades de dados em planos de tratamento e taxas de recuperação de pacientes com câncer, a fim de encontrar tendências e tratamentos com maiores chances de sucesso no mundo real. Por exemplo, os pesquisadores podem examinar amostras de tumores em biobancos que estão ligados a registros de tratamento de pacientes. Usando esses dados, os pesquisadores podem ver como certas mutações e proteínas do câncer interagem com diferentes tratamentos e encontrar tendências que levarão a melhores resultados para os pacientes.

Esses dados também podem levar a benefícios inesperados, como a descoberta de que a desipramina, que é um antidepressivo, tem a capacidade de ajudar a curar certos tipos de câncer de pulmão.

No entanto, a fim de tornar esses insights mais disponíveis, os bancos de dados de pacientes de hospitais, universidades e organizações sem fins lucrativos, precisam estar ligados. Então, por exemplo, os pesquisadores poderiam acessar os relatórios de biópsia de pacientes de outras instituições. Outro caso de uso potencial seria o sequenciamento genético de amostras de tecido cancerígeno de pacientes de estudos clínicos e a disponibilização desses dados para o banco de dados de câncer em geral.

Mas há muitos obstáculos no caminho, incluindo:

  • Sistemas de dados incompatíveis. Esse talvez seja o maior desafio técnico, já que tornar esses conjuntos de dados capazes de interagir entre si é um feito e tanto.
  • Questões de confidencialidade do paciente. Existem diferentes leis estaduais que regem quais informações do paciente podem ser liberadas com ou sem o consentimento, e todas elas teriam de ser percorridas.
  • Simplificando, instituições que investiram muito tempo e dinheiro no desenvolvimento de seu próprio conjunto de dados sobre câncer podem não estar dispostas a compartilhar com os outras, ainda que isso possa levar a uma cura muito mais rapidamente.

Contudo, como afirma um artigo da Fast Company, há precedentes para lidar com esses tipos de problemas: “… os Institutos Nacionais de Saúde dos EUA (NIH) se uniram a meia dúzia de hospitais e universidades para formar a Undiagnosed Disease Network (Rede de Doenças Não Diagnosticadas), que agrupa dados sobre condições super-raras (como aquelas com apenas meia dúzia de pacientes), para os quais cada registro de pacientes é um tesouro nas mãos dos pesquisadores. ”

Com sorte, o programa de Obama será capaz de ultrapassar os muitos obstáculos no caminho e acelerar o progresso para curar o câncer usando a força da análise de dados.

8) Análise Preditiva na Saúde

Já reconhecemos a análise preditiva como uma das maiores tendências de business intelligence por dois anos consecutivos, mas as aplicações potenciais vão além dos negócios e muito além no futuro. A Optum Labs, uma colaborativa de pesquisa dos EUA, coletou EHRs de mais de 30 milhões de pacientes para criar um banco de dados para ferramentas de análise preditiva que melhorarão a prestação de cuidados.

O objetivo do business intelligence na área de saúde é ajudar os médicos a tomar decisões rápidas baseadas em dados em e melhorar o tratamento dos pacientes. Isto é particularmente útil no caso de pacientes com históricos médicos complexos, sofrendo de múltiplas condições. Novas ferramentas também seriam capazes de prever, por exemplo, quem está em risco de diabetes e, portanto, aconselhar a fazer uso de exames adicionais ou controle de peso.

9) Redução de Fraude e Melhora na Segurança

Alguns estudos mostraram que esse setor em particular tem 200% mais chances de sofrer violações de dados do que qualquer outro setor. A razão é simples: os dados pessoais são extremamente valiosos e lucrativos no mercado negro. E qualquer violação teria consequências dramáticas. Com isso em mente, muitas organizações começaram a usar inteligência analítica para evitar ameaças de segurança, identificando alterações no tráfego da rede ou qualquer outro comportamento que reflita um ataque cibernético. É claro que o big data tem problemas de segurança inerentes e muitos acham que usá-lo tornará as organizações mais vulneráveis ​​do que já são. Mas os avanços na segurança, como a tecnologia de criptografia, firewalls, antivírus, etc., atendem essa necessidade de mais segurança e os benefícios trazidos superam amplamente os riscos.

Da mesma forma, isso pode ajudar a evitar fraudes e reivindicações imprecisas de maneira sistêmica e repetitiva. O Google Analytics ajuda a agilizar o processamento de solicitações de seguro, permitindo que os pacientes obtenham melhores retornos em suas reivindicações e os profissionais de saúde sejam pagos mais rapidamente. Por exemplo, os Centros de Serviços Medicare e Medicaid disseram que economizaram mais de US$ 210,7 milhões em fraudes em apenas um ano.

10) Telemedicina

A telemedicina está presente no mercado há mais de 40 anos, mas somente hoje, com a chegada de videoconferências online, smartphones, dispositivos sem fio e tecnologias vestíveis, ela conseguiu entrar em plena expansão. O termo refere-se à prestação de serviços clínicos remotos usando tecnologia.

É usado para consultas primárias e diagnóstico inicial, monitoramento remoto de pacientes e educação médica para profissionais de saúde. Alguns usos mais específicos incluem a telecirurgia – os médicos podem realizar operações com o uso de robôs e entrega de dados em tempo real em alta velocidade sem estar fisicamente no mesmo local com um paciente.

Os médicos usam a telemedicina para fornecer planos de tratamento personalizados e evitar hospitalização ou readmissão. Esse uso de análise de dados na área da saúde pode ser vinculado ao uso de análise preditiva, como visto anteriormente. Ele permite que os médicos prevejam eventos médicos graves com antecedência e evitem a deterioração das condições do paciente.

Ao manter os pacientes longe dos hospitais, a telemedicina ajuda a reduzir custos e melhorar a qualidade do serviço. Os pacientes podem evitar filas de espera e os médicos não perdem tempo com consultas e papeladas desnecessárias. A telemedicina também melhora a disponibilidade de assistência, pois o estado dos pacientes pode ser monitorado e consultado em qualquer lugar e a qualquer momento.

11) Integração de Big Data Com Imagiologia Médica

A imagiologia médica é vital e todos os anos nos EUA são realizados cerca de 600 milhões de diagnósticos por imagem. Analisar e armazenar manualmente essas imagens é caro, tanto em termos de tempo quanto de dinheiro, pois os radiologistas precisam examinar cada imagem individualmente, enquanto os hospitais precisam armazená-las por vários anos.

A provedora de imagiologia médica Carestream explica como big data analytics em serviços de saúde pode mudar a maneira como as imagens são lidas: algoritmos desenvolvidos analisando centenas de milhares de imagens podem identificar padrões específicos nos pixels e convertê-los em números para ajudar o médico com o diagnóstico. Eles vão ainda mais longe, dizendo que pode ser possível que os radiologistas não precisem mais olhar para as imagens, mas sim analisar os resultados dos algoritmos que inevitavelmente estudarão e lembrarão mais imagens do que eles poderiam na vida. Isso, sem dúvida, teria impacto sobre o papel dos radiologistas, sua educação e habilidades necessárias.

12) Uma Maneira de Evitar Visitas Desnecessárias ao Pronto-Socorro

Economizar tempo, dinheiro e energia usando big data analytics é necessário. E se disséssemos que, ao longo de 3 anos, uma mulher visitou o pronto-socorro mais de 900 vezes? Essa situação é uma realidade em Oakland, Califórnia, onde uma mulher que sofre de doença mental e abuso de substâncias psiquiátricas frequenta uma variedade de hospitais locais quase diariamente.

Os problemas dessa mulher foram exacerbados pela falta de registros médicos compartilhados entre as salas de emergência locais, aumentando o custo para os contribuintes e hospitais, e tornando mais difícil para essa mulher obter bons cuidados. Como Tracy Schrider, que coordena o programa de gerenciamento de cuidados no Centro Médico Summit High Bates em Oakland, declarou em um artigo da Kaiser Health News:

“Todo mundo tinha boas intenções. Mas ela estava sendo encaminhada para três diferentes clínicas de reabilitação e duas clínicas de saúde mental diferentes, e ela tinha dois funcionários da gestão de casos cuidando da parte de abrigo. Não foi ruim apenas para a paciente, foi também um desperdício de recursos preciosos para ambos os hospitais ”.

A fim de evitar que situações futuras como essa acontecessem, os hospitais do condado de Alameda se uniram para criar um programa chamado PreManage ED, que compartilha registros de pacientes entre os departamentos de emergência.

Este sistema permite que a equipe de pronto-socorro saiba coisas como:

  • Se o paciente que ele está tratando já realizou testes em outros hospitais, e quais são os resultados desses testes
  • Se o paciente em questão já tem um gerente de casos em outro hospital, evitando atribuições desnecessárias
  • Que conselho já foi dado ao paciente, para que uma mensagem coerente possa ser mantida pelos provedores de serviços médicos

Esse é outro ótimo exemplo em que a aplicação de analytics em serviços de saúde é útil e necessária. Antigamente, hospitais sem o PreManage ED repetiam várias vezes os testes e, mesmo que pudessem ver que um teste fora realizado em outro hospital, teriam que voltar no tempo e solicitar ou enviar um fax comprido apenas para obter as informações que precisavam.

Como usar Big Data na Saúde

Ao todo, identificamos nesses 12 exemplos de aplicação de big data na área de saúde três principais tendências: a experiência dos pacientes pode melhorar drasticamente, incluindo a qualidade do tratamento e a satisfação; a saúde geral da população também deve ser melhorada ao longo do tempo; e os custos gerais devem ser reduzidos. Vamos dar uma olhada agora em um exemplo concreto de como usar a análise de dados na área da saúde em um hospital:

Big data in healthcare applied in the form of a hospital KPI dashboard, displaying specific healthcare analytics that help in the management of such facility.

Este dashboard de serviços médicos fornece a visão geral necessária para o diretor do hospital ou o gerente da instalação. Reunindo em um ponto central todos os dados sobre cada divisão do hospital, o atendimento, sua natureza, os custos incorridos, etc., você tem uma visão geral de seu estabelecimento, o que será de grande ajuda para comandá-lo sem problemas.

Você pode ver aqui as métricas mais importantes sobre vários aspectos: o número de pacientes que foram recebidos em suas instalações, quanto tempo eles ficaram e onde, quanto custou para tratá-los, e o tempo médio de espera em salas de emergência. Essa visão integral ajuda a alta gerência a identificar possíveis gargalos, detectar tendências e padrões ao longo do tempo e, em geral, avaliar a situação. Isso é fundamental para tomar decisões mais bem informadas que melhorarão o desempenho geral das operações, com o objetivo de tratar melhor os pacientes e ter os recursos adequados de pessoal.

Nossa Lista de 12 Exemplos de Big Data na Saúde

O setor está mudando e, como qualquer outro, o big data está começando a transformá-lo – mas ainda há muito trabalho a ser feito. O setor adota lentamente as novas tecnologias que o impulsionarão para o futuro, ajudando a tomar decisões mais bem informadas, melhorando as operações etc. Em poucas palavras, aqui está uma pequena lista dos exemplos que examinamos neste artigo. Com big data analytics na saúde, você pode:

  • Prever as entradas diárias de pacientes para adaptar a alocação de pessoal
  • Usar Registros Eletrônicos de Saúde (EHRs)
  • Usar alertas em tempo real para atendimento instantâneo
  • Ajudar na prevenção do abuso de opiáceos nos EUA
  • Melhorar o envolvimento do paciente em sua própria saúde
  • Usar dados de saúde para um planejamento estratégico melhor informado
  • Pesquisar mais extensivamente curas para o câncer
  • Usar a análise preditiva
  • Reduzir fraudes e melhorar a segurança de dados
  • Praticar a telemedicina
  • Integrar imagiologia médica para um diagnóstico mais amplo
  • Impedir visitas desnecessárias ao pronto-socorro

Esses 12 exemplos comprovam que o desenvolvimento de aplicativos de dados médicos deve ser a prioridade da ciência de dados, pois eles têm o potencial de salvar dinheiro e, o mais importante, a vida das pessoas. Hoje, isso já permite a identificação precoce de doenças em pacientes individuais e grupos socioeconômicos, além de colaborar para ações preventivas, porque, como todos sabemos, é melhor prevenir do que remediar.

Fonte: https://www.datapine.com/blog/big-data-examples-in-healthcare/

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Equipe Conteúdo Cetax

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