Healthcare Analytics: medicina preventiva baseada em dados

Na Era da Informação, decisões baseadas no uso de dados, que trazem mais assertividade e confiabilidade, já são a nova realidade. Nas empresas, os novos modelos de marketing e vendas colocam o uso de métricas e indicadores de performance como essenciais em suas estratégias de negócios. Outro exemplo, o people analytics ajuda executivos de recursos humanos a criarem melhores estratégias de gestão de pessoas.

Profissionais de data science são cada vez  mais requisitados e o valor dos dados pode ser chegar à bilhões de dólares. Para o facebook, no escândalo com a Cambridge Analytica por exemplo, representou um prejuízo de 6,8% de suas ações no mercado.

O termo healthcare analytics, como estratégia em saúde, embora ainda pouco difundido no país, já é tema de discussão no exterior. O fato é que, com a integração, padronização e estruturação da enorme quantidade de dados de saúde já disponíveis hoje, seria possível criar estratégias muito mais eficazes para melhorar a atenção à saúde e a experiência dos pacientes, aumentar a predição de doenças e baratear os custos com saúde no Brasil.

Na saúde, há três tipos de dados: os operacionais, como os registros médicos eletrônicos, os dados de pesquisas, como informações genéticas e de genoma e dados biométricos, referentes às informações e métricas corporais de características humanas, ou seja, dados qualitativos acerca dos pacientes.

Se conseguíssemos integrar todas essas informações em um único sistema, seria possível, através de big data, fazer análises descritivas e diagnósticas do estado atual do sistema de saúde, fornecendo insights de estratégias prescritivas para melhorá-lo. Além disso, a análise de big data tem também um imenso potencial preditivo, antecipando tendências como incidência de doenças em certas populações, que permitiriam a intervenção preventiva.

O nosso modelo atual de saúde é caro, pois funciona com base no tratamento de doenças. Um modelo preventivo, possibilitado pela análise de dados básicos de saúde, seria a estratégia perfeita para reduzir custos e oferecer maior valor aos pacientes.

Isso porque tornaria possível a identificação precoce de pacientes com maiores riscos de desenvolverem doenças crônicas, como diabetes tipo II, com base em seus históricos médicos e comorbidades, e também em fatores externos, como suas informações demográficas e perfis sócio-econômicos.

A análise preditiva coloca o paciente no centro do seu cuidado em saúde, empoderando-o e permitindo que ele viva uma vida de atenção à saúde e não de combate à doença.

Para médicos, hospitais e operadoras de saúde, o uso de analytics traria outros benefícios, como: 

  • Prevenção de danos e doenças e gestão da saúde da população, por meio de medidas clínicas necessárias para gerenciar os processos e resultados em saúde dos pacientes;
  •  Ganhos em eficiência operacional e monitoramento de performance, possibilitando o foco em operações mais eficientes, padronização e redução do desperdícios de recursos;
  •  Melhor gestão financeira, na medida em que fornece melhores métricas de gastos e custos para os departamentos financeiros;
  • Suporte à pesquisas, oferecendo materiais para análises estatísticas e ferramentas para garantir a aplicação das pesquisas em práticas médicas efetivas

Mas a implementação ideal do modelo de saúde preditiva, baseada em dados  – healthcare analytics – estará longe de ser uma realidade em nosso sistema de saúde enquanto não houver um esforço, de todas as partes responsáveis, por uma maior digitalização, ou, melhor ainda, pela transformação digital da saúde no Brasil.

Com muitas instituições com processos ainda analógicos, o uso de dados em saúde ainda fica restrito a iniciativas isoladas e a escalabilidade para um modelo nacional se torna intangível.

No entanto, com a revolução tecnológica, os consumidores estão se tornando cada vez mais exigentes, demandando uma nova forma de cuidado com a sua saúde, que deve caminhar no sentido da medicina preditiva, da priorização da jornada, experiência e autonomia do paciente. E, para podermos oferecer esse tipo de serviço e atender às necessidades desta nova geração de pacientes, o uso  de dados e o estabelecimento de um novo modelo de atenção à saúde são etapas fundamentais, que não podem ser mais ignoradas ou adiadas.  

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Autora: Isabela Abreu
CEO & FOUNDER REDFOX SOLUÇÕES DIGITAIS
Empresa especializada em Transformação Digital na Saúde.
RedFox Soluções Digitais

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