Prevenção de epidemias, diagnósticos precoces e melhoria na qualidade de vida são alguns dos resultados do Health Data Analytics, que é a prática de utilizar a inteligência de dados para otimizar os processos de saúde, pode proporcionar.
O trabalho com Data Analytics permite examinar grandes volumes de informações, de modo a utilizá-las nos processos decisórios para otimizar a experiência do paciente, trazendo mais bem-estar e aprimorando a assistência prestada.
Neste conteúdo, falaremos da importância do health big data analytics e de como sua instituição pode se atualizar para acompanhar essa grande tendência da área da saúde.
Conceito e importância de Health Data Analytics
O Health Data Analytics nada mais é do que o uso de dados em saúde. A proposta é examinar grandes volumes de informação – os Big Datas – para obter conclusões que auxiliam nos processos decisórios, tanto os preditivos quanto nos diagnósticos.
O acesso aos prontuários eletrônicos, por exemplo, é um grande facilitador na rotina dos profissionais de saúde. Além disso, a centralização da base de dados também é uma vantagem dessa prática, pois organiza as rotinas hospitalares e minimiza os índices de erros gerados por falhas humanas.
No entanto, mesmo conhecendo a importância do Health Big Data Analytics para tornar as decisões hospitalares mais acuradas, muitas instituições ainda têm dificuldade em lidar com esse cenário de transformação digital.
Nesse sentido, estar amparado por softwares especializados é fundamental, não só para acelerar o processo de coleta dos dados, mas também para a estruturação das informações, de modo a facilitar as interpretações e dar fluidez às rotinas corporativas.
Big Data Analytics é o mesmo que Business Intelligence na saúde?
Existem algumas diferenças sutis entre o Big Data Analytics e o Business Intelligence (BI) na saúde. No primeiro caso, estamos falando sobre o processo de armazenamento e gestão de uma grande base de dados. Já o BI está relacionado às possibilidades geradas por meio das análises, isto é, ao processamento dos dados e aos direcionamentos que podem ser tomados a partir dos insights obtidos.
De forma resumida, podemos dizer que o Health Big Data Analytics é um mecanismo ligeiramente mais teórico, enquanto o Business Intelligence visa utilizar as informações coletadas para colocar em prática procedimentos reais e aplicáveis. Tudo isso, é claro, considerando-se a acurácia envolvida nesses processos.
Como vimos, a tecnologia é peça-chave nesse contexto porque viabiliza o trabalho com a inteligência de dados. As ferramentas de Machine Learning (ML) ilustram bem esse cenário na área da saúde, integrando sistemas que permitem acompanhar em tempo real a jornada completa dos pacientes.
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Aplicações de Health Data Analytics
Vamos às principais aplicações do Health Data Analytics.
Análises preditivas
Esse tipo de análise é uma técnica de estatística avançada que parte de dados históricos e em tempo real para prever resultados específicos. Na área da saúde, as análises preditivas são fundamentais para compreender melhor as demandas dos pacientes e definir as prioridades na assistência.
Assistência ao paciente
O rastreamento de dados também é imprescindível para favorecer o engajamento do paciente e melhorar a assistência oferecida. Com uma base de informações estruturadas, as instituições podem trabalhar com insights que sinalizam as demandas mais urgentes, os quadros em deterioração, a recorrência das internações, entre outros resultados relevantes para o bem-estar e a segurança dos pacientes.
Prevenção de falhas
Com o uso das ferramentas de Health Data Analytics, os processos hospitalares ganham agilidade e precisão, pois as equipes passam a trabalhar com a confiabilidade das estatísticas. Isso é decisivo para evitar falhas que poderiam ocorrer em processos manuais de análise, como os erros de prescrição ou outros equívocos que trariam danos aos pacientes.
Atenção com a LGPD
Embora o trabalho com a inteligência de dados seja de extrema relevância para a área da saúde, é importante dar a devida atenção à Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD), e respeitar as normas que estão em vigor desde setembro de 2020.
A LGPD, Lei Federal 13.709/2018, dispõe sobre regras que valem para o tratamento de dados pessoais, em formato digital ou físico, feitos por pessoa física ou jurídica. Os impactos da LGPD na saúde estão relacionados ao modo como os sistemas inteligentes são utilizados, a exemplo do prontuário eletrônico.
Isso porque, os dados de saúde são entendidos como dados pessoais sensíveis. Ou seja, os dados que tornam a pessoa identificável ou identificada, contém informações sobre a sua saúde e, por conta disso, devem ser resguardados.
A intenção da norma regulatória é garantir o direito de autodeterminação informativa do indivíduo. Isso significa que o titular dos dados é quem decide se concorda ou não com a maneira como essas informações estão sendo utilizadas pela instituição de saúde.
Sendo assim, as equipes devem estar sempre atentas e cautelosas na gestão de dados, operando com o auxílio de softwares especializados que minimizem os riscos de vazamento e o uso inadequado das informações.
As soluções de inteligência artificial da Laura estão alinhadas com essa proposta, e permitem que a instituição trabalhe com Health Data Analytics de forma prática, segura e eficiente.
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