Healthcare Analytics: medicina preventiva baseada em dados

Na Era da Informa√ß√£o, decis√Ķes baseadas no uso de dados, que trazem mais assertividade e confiabilidade, j√° s√£o a nova realidade. Nas empresas, os novos modelos de marketing e vendas colocam o uso de m√©tricas e indicadores de performance como essenciais em suas estrat√©gias de neg√≥cios. Outro exemplo, o people analytics ajuda executivos de recursos humanos a criarem melhores estrat√©gias de gest√£o de pessoas.

Profissionais de data science s√£o cada vez  mais requisitados e o valor dos dados pode ser chegar √† bilh√Ķes de d√≥lares. Para o facebook, no esc√Ęndalo com a Cambridge Analytica por exemplo, representou um preju√≠zo de 6,8% de suas a√ß√Ķes no mercado.

O termo healthcare analytics, como estrat√©gia em sa√ļde, embora ainda pouco difundido no pa√≠s, j√° √© tema de discuss√£o no exterior. O fato √© que, com a integra√ß√£o, padroniza√ß√£o e estrutura√ß√£o da enorme quantidade de dados de sa√ļde j√° dispon√≠veis hoje, seria poss√≠vel criar estrat√©gias muito mais eficazes para melhorar a aten√ß√£o √† sa√ļde e a experi√™ncia dos pacientes, aumentar a predi√ß√£o de doen√ßas e baratear os custos com sa√ļde no Brasil.

Na sa√ļde, h√° tr√™s tipos de dados: os operacionais, como os registros m√©dicos eletr√īnicos, os dados de pesquisas, como informa√ß√Ķes gen√©ticas e de genoma e dados biom√©tricos, referentes √†s informa√ß√Ķes e m√©tricas corporais de caracter√≠sticas humanas, ou seja, dados qualitativos acerca dos pacientes.

Se consegu√≠ssemos integrar todas essas informa√ß√Ķes em um √ļnico sistema, seria poss√≠vel, atrav√©s de big data, fazer an√°lises descritivas e diagn√≥sticas do estado atual do sistema de sa√ļde, fornecendo insights de estrat√©gias prescritivas para melhor√°-lo. Al√©m disso, a an√°lise de big data tem tamb√©m um imenso potencial preditivo, antecipando tend√™ncias como incid√™ncia de doen√ßas em certas popula√ß√Ķes, que permitiriam a interven√ß√£o preventiva.

O nosso modelo atual de sa√ļde √© caro, pois funciona com base no tratamento de doen√ßas. Um modelo preventivo, possibilitado pela an√°lise de dados b√°sicos de sa√ļde, seria a estrat√©gia perfeita para reduzir custos e oferecer maior valor aos pacientes.

Isso porque tornaria poss√≠vel a identifica√ß√£o precoce de pacientes com maiores riscos de desenvolverem doen√ßas cr√īnicas, como diabetes tipo II, com base em seus hist√≥ricos m√©dicos e comorbidades, e tamb√©m em fatores externos, como suas informa√ß√Ķes demogr√°ficas e perfis s√≥cio-econ√īmicos.

A an√°lise preditiva coloca o paciente no centro do seu cuidado em sa√ļde, empoderando-o e permitindo que ele viva uma vida de aten√ß√£o √† sa√ļde e n√£o de combate √† doen√ßa.

Para m√©dicos, hospitais e operadoras de sa√ļde, o uso de analytics traria outros benef√≠cios, como: 

  • Preven√ß√£o de danos e doen√ßas e gest√£o da sa√ļde da popula√ß√£o, por meio de medidas cl√≠nicas necess√°rias para gerenciar os processos e resultados em sa√ļde dos pacientes;
  •  Ganhos em efici√™ncia operacional e monitoramento de performance, possibilitando o foco em opera√ß√Ķes mais eficientes, padroniza√ß√£o e redu√ß√£o do desperd√≠cios de recursos;
  •  Melhor gest√£o financeira, na medida em que fornece melhores m√©tricas de gastos e custos para os departamentos financeiros;
  • Suporte √† pesquisas, oferecendo materiais para an√°lises estat√≠sticas e ferramentas para garantir a aplica√ß√£o das pesquisas em pr√°ticas m√©dicas efetivas

Mas a implementa√ß√£o ideal do modelo de sa√ļde preditiva, baseada em dados  – healthcare analytics – estar√° longe de ser uma realidade em nosso sistema de sa√ļde enquanto n√£o houver um esfor√ßo, de todas as partes respons√°veis, por uma maior digitaliza√ß√£o, ou, melhor ainda, pela transforma√ß√£o digital da sa√ļde no Brasil.

Com muitas institui√ß√Ķes com processos ainda anal√≥gicos, o uso de dados em sa√ļde ainda fica restrito a iniciativas isoladas e a escalabilidade para um modelo nacional se torna intang√≠vel.

No entanto, com a revolu√ß√£o tecnol√≥gica, os consumidores est√£o se tornando cada vez mais exigentes, demandando uma nova forma de cuidado com a sua sa√ļde, que deve caminhar no sentido da medicina preditiva, da prioriza√ß√£o da jornada, experi√™ncia e autonomia do paciente. E, para podermos oferecer esse tipo de servi√ßo e atender √†s necessidades desta nova gera√ß√£o de pacientes, o uso  de dados e o estabelecimento de um novo modelo de aten√ß√£o √† sa√ļde s√£o etapas fundamentais, que n√£o podem ser mais ignoradas ou adiadas.  

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Autora: Isabela Abreu
CEO & FOUNDER REDFOX SOLU√á√ēES DIGITAIS
Empresa especializada em Transforma√ß√£o Digital na Sa√ļde.
RedFox Solu√ß√Ķes Digitais

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