Como aplicar o Big Data em empresas de Saúde?

Big Data é um conjunto de tecnologias que permite um acesso
 mais rápido, menos custoso, democratizado e integrado
 aos dados de uma empresa

Por Dan Reznik*

 

No ramo de pesquisa médica, a tecnologia mostra-se promissora ao integrar dados físicos, clínicos, de diagnósticos, e de planos de saúde, para a geração de conhecimento; entenda como

 

Muito tem se falado sobre o tema de “Big Data” e suas aplicações no ramo da Saúde. Big Data é um movimento de convergência de três fatores:

 

1. Progresso tecnológico no gerenciamento, acesso e análise dos bancos de dados

 

2. Explosão da produção de dados gerados por empresas, mídias sociais, sensores e compras on-line

 

3. Pressão competitiva pelo aproveitamento (geração de valor) a partir de dados.

 

No fator (1), um progresso contínuo, nascido de necessidades reais em empresas como a Yahoo, Google, Facebook, e Twitter, vem produzindo sistemas com capacidade de processamento crescente e com custos acessíveis. No fator (2) a explosão é irreversível: o ser humano tem se tornado cada vez mais um animal “on-line” e as tecnologias de monitoramento mostram os eventos de nossas vidas cada vez mais frequentemente.

 

Muitas vezes, uma conversa em torno de “Big Data” nos remete à tecnologia e aos dados em si, mas o grande “killer app” é a extração de valor destes dados, isto é, o fator (3) acima. Antes de pensarmos em tecnologias ou até métodos analíticos, devemos entender claramente quais processos podem tornar-se mais eficientes (ROI operacional) e/ou virem a gerar novas fontes de renda, a partir de consultas ágeis a um acervo de dados.

 

Na Saúde

No ramo da Saúde, fala-se de uma “promessa dupla”, isto é, da melhora da qualidade com diminuição simultânea dos custos a partir da transparência operacional. Esta visão é possível através da análise integrada de dados já acumulados por centros médicos, laboratórios de medicina diagnóstica e indústria farmacêutica.

 

Estes incluem dados físicos, clínicos, de exames (muitos em laudos em texto), de tratamento, de medicamentos, sinistros de seguros, etc. Atualmente, tais dados residem em “silos” de difícil acesso a quem não é da área de TI, a não ser através do fluxo de Business Intelligence (BI). As soluções Big Data fornecem a plataforma ideal que integrará tais dados, permitindo acesso “democratizado” e análises profundas e eficientes (através de paralelismo) desta massa de dados.

 

Em qualquer projeto centrado em dados, a primeira etapa é a “racionalização” do acervo: a documentação, organização, validação e disponibilização de dados que nos permitam calcular métricas de qualidade e custo sobre serviços médicos, como por exemplo, tempo de espera, tempo de hospitalização, número de readmissões, complicações, etc. A simples visualização destas métricas sobre toda uma rede de atendimento gera automaticamente um poderoso “use case”: um gestor pode visualizar sua rede num espaço de duas dimensões: qualidade x custo e segmentar por tipo de paciente, região geográfica, tipo de plano, diagnóstico, etc.

 

Dividindo o espaço qualidade x custo em quadrantes, pode-se rapidamente determinar quais unidades oferecem bom atendimento com custos razoáveis. Se o “end user” for uma unidade da rede, a disponibilização de dados comparativos lhe informará sua posição competitiva no mercado, permitindo-lhe planos de ação em busca de melhorias da qualidade e eficiência operacional.; Não sei se colocaria esta frase, pois eticamente, não se pode divulgar, por exemplo, que um médico é melhor que o outro, que ganhou o prêmio de melhor do ano, etc.

 

Empresas de qualquer ramo podem se beneficiar de seu próprio histórico de gastos com planos de saúde para identificar iniciativas que aumentem o bem-estar e saúde de seus funcionários. Um “use case” é a utilização destes dados para precaver problemas sérios e/ou criar iniciativas de saúde (adesão a exercícios, exames preventivos, comunicação regular de apoio, etc.). Métricas de sucesso incluem um aumento na taxa de vacinação contra uma doença (gripe, pneumonia), ou em exames preventivos (câncer, diabetes, etc.). Empresas podem também atentar para correlações com comportamento, produtividade, presença e produtividade.

 

No ramo de pesquisa médica, uma área promissora é a integração de dados físicos, clínicos, diagnósticos, e de planos de saúde, para a geração de conhecimento. Por exemplo, através de correlações entre estes dados pode-se determinar a efetividade e segurança de novos medicamentos, procedimentos e tecnologias por segmento de população com doenças específicas e até com genomas específicos. A disponibilização destes insights diretamente para o médico durante seu trabalho clínico permitirá tomadas de decisão personalizadas ao paciente.

 

Em conclusão, o Big Data é um conjunto de tecnologias que permite um acesso mais rápido, menos custoso, democratizado e integrado aos dados de uma empresa. Contudo, a chave não reside na arquitetura específica de Big Data nem nos dados em si, mas na definição de como os dados podem ser utilizados para melhorar a eficiência de um processo. No ramo da Saúde há diversos “use cases” oportunos, incluindo o aumento da qualidade e redução dos custos de atendimento através da transparência, aumento do bem-estar de funcionários de uma empresa, orientação preventivas a pacientes com tendência a complicações desnecessárias, além de aplicações à comunidade científica através da geração do conhecimento e da medicina personalizada a partir da integração de bancos de dados.

*Dan Reznik – formado em ciências da computação pela UC-Berkeley, é sócio fundador da Upper West Soluções, parceira da Formato Clínico, empresa de consultoria especializada em Medicina Diagnóstica

 

Fonte Saudeweb