Big Data na área da saúde explicado

O que é Big Data na Saúde?

Big data na área da saúde refere-se a práticas médicas que coletam, armazenam e analisam dados para entender melhor os pacientes e fornecer a eles um padrão mais alto de atendimento pessoal.

As práticas médicas agora possuem mais dados do que nunca, principalmente porque os programas, aplicativos e ferramentas digitais são mais prevalentes e estão aumentando em uso.

Por causa disso, simplesmente não é viável que os humanos passem por informações por conta própria, então, em vez disso, os hospitais estão usando meios digitais para capturar e avaliar dados, fornecendo aos profissionais e outros profissionais de saúde entendimentos acionáveis ​​para ajudar na tomada de decisões.

Por que o Big Data é tão importante hoje?

Quando dizemos que as práticas têm mais dados do que nunca, não queremos dizer apenas um pouco mais, queremos dizer mais uma mudança no setor - nos últimos quatro anos, a quantidade de dados mantidos por provedores de saúde aumentou nove vezes .

As organizações de assistência médica registraram uma taxa explosiva de crescimento de dados de saúde de 878% desde 2016, de acordo com estatísticas compiladas pela Dell EMC.

Embora esse número possa ser um choque, na verdade está de acordo com o que vem ocorrendo em praticamente todos os setores nos últimos 10 anos.

Seja na fabricação ou no varejo, as empresas de todos os setores estão sendo afetadas pelo enorme crescimento do big data.

Quando você combina isso com a relação custo-benefício e a facilidade de implementação para sistemas que podem fazer uso de conjuntos de big data que as organizações agora possuem, você tem um cenário de negócios que está sendo um pouco prejudicado pelo big data.

A saúde não é diferente e sua importância aumentará, assim como com outros setores, à medida que avançamos na nova década.

Como os provedores de saúde estão usando o Big Data?

Gerenciamento de equipe

Gerenciar equipe e turnos é absolutamente crucial para os provedores. Com o aumento dos custos, o excesso de pessoal pode ter efeitos significativos nos seus resultados.

Ao mesmo tempo, um provedor com falta de pessoal não será visto favoravelmente pelos pacientes se seus cuidados forem afetados.

Ao estabelecer um sistema que pode avaliar as taxas de admissão históricas, os conjuntos de big data podem ser analisados ​​automaticamente, permitindo que você veja quando está mais ocupado até o minuto.

Hospitais já estão fazendo isso – em um caso, um provedor usou aprendizado de máquina para rastrear 10 anos de dados de admissão.

A análise que eles receberam mostrou aos gerentes de turno as taxas de admissão previstas em qualquer dia para as duas semanas seguintes, que eles usaram para alocar turnos com mais eficiência para a equipe.

Engajamento do paciente

A maioria de nós está familiarizada com wearables, mas as informações que eles fornecem e seu uso na área da saúde como um meio para os médicos de cuidados primários avaliarem seus pacientes é outra maneira pela qual os provedores estão usando big data.

Existem dispositivos vestíveis disponíveis para os consumidores para uma vasta gama de usos. Aqui estão alguns exemplos:

• Rastreadores de fitness: FitBits é provavelmente o exemplo mais conhecido, equipado com sensores para ajudar os usuários a rastrear sua atividade física e monitorar sua frequência cardíaca
• Dispositivos de ECG: ajude os usuários a monitorar sua frequência cardíaca, variabilidade da frequência cardíaca, frequência respiratória, temperatura e atividade
• Monitores de pressão arterial: Use a tecnologia oscilométrica para medir a pressão arterial

Qual é o significado disso?

Bem, eles podem relatar dados diretamente para um perfil de paciente, que seu PCP tem registrado.

Se algo estiver anormal, como frequência cardíaca, temperatura ou pressão arterial, o médico pode ser alertado e, por sua vez, pode entrar em contato com o paciente e marcar uma consulta.

Isso é especialmente útil para pacientes mais velhos ou em risco e se tornará ainda mais importante à medida que as populações envelhecidas continuarem a crescer.

Prevenção precoce

O big data, em primeiro lugar, depende de dados estruturados para realizar rastreamentos automatizados.

Obviamente, o problema com isso é que a saúde (como muitas indústrias) é inundada com dados não estruturados que dificultam o uso mais eficaz dos humanos.

80% dos dados médicos permanecem desestruturados e inexplorados após sua criação (por exemplo, texto, imagem, sinal, etc.) , não salvos ou abandonados na maioria dos centros médicos por muito tempo.

E é por isso que os provedores estão recorrendo ao aprendizado de máquina, que pode analisar seus dados e fornecer insights acionáveis ​​para os médicos usarem.

Em essência, o que isso significa é que os dados não utilizados que podem ter sido perdidos anteriormente estão disponíveis e podem ser usados ​​para identificar condições médicas que não eram aparentes antes.

Redução de erros

Um dos maiores benefícios da implementação da análise de dados é a redução do erro humano sempre que possível.

Muitas tarefas administrativas vitais para o funcionamento de um prestador de serviços de saúde, como documentação de contas, registros e extratos, são suscetíveis a erros humanos.

A maioria das organizações de saúde usa revisão humana para classificar e extrair manualmente dados da documentação do Medicaid, como contas hospitalares, formulários fiscais e extratos bancários. Este é um processo caro e demorado, com taxas de erro de entrada de dados de até 4%. Isso resulta em 400 erros por 10.000 pontos de dados, um número significativo que pode comprometer o atendimento.

Não é nenhum segredo que as organizações de saúde desejam remover até mesmo a menor possibilidade de erros; na verdade, 91% dos executivos classificam a redução de erros médicos como uma prioridade alta ou muito alta em comparação com outras iniciativas clínicas em seu sistema de saúde.

Os provedores estão cada vez mais recorrendo a soluções de digitalização para ajudar a aliviar isso, usando processos de captura de documentos que lêem formulários e outras mídias de dados, inserindo automaticamente as informações em seu banco de dados em vez de ter um humano processando-as manualmente.

A IA e o aprendizado de máquina estão ajudando esses processos de documentos, removendo o elemento humano e implementando a extração de documentos digitais mais precisa. O aprendizado de máquina melhora a cada captura, pois aprende a lidar com a validação de dados usando um conjunto cada vez maior de capturas anteriores.

Obstáculos ao uso de Big Data na área da saúde

Embora não haja dúvidas de que o big data na área da saúde está ressurgindo em vários aspectos – principalmente na adoção e na relação custo-benefício em relação aos anos anteriores – também existem obstáculos à sua implementação, bem como ceticismo sobre seus benefícios.

Como observamos anteriormente, embora o investimento em big data dos provedores tenha aumentado muito nos últimos anos, o uso de dados como um todo está ficando para trás em outros setores devido a uma série de preocupações que precisam ser abordadas.

Naturalmente, uma das maiores preocupações sobre o uso de big data na área da saúde é a segurança do paciente.

Regulamentações como a HIPAA devem ser cumpridas pelas organizações de saúde, mas elas são deixadas em grande parte por conta própria para descobrir quais políticas elas implementam para proteger a segurança e a privacidade dos dados de seus pacientes.

Além disso, lidar com a utilização de big data pode ser uma tarefa assustadora, exigindo pessoal especializado em ciência de dados, TI ou estatística e estabelecendo uma política de comunicação que garanta que as consultas e relatórios solicitados pelos administradores de dados estejam de acordo com o padrão necessário para os médicos usarem é importante.

Principais Benefícios do Big Data na Saúde

Como mencionado acima, a utilização de big data no setor de saúde pode ter um grande impacto e trazer grandes benefícios.

• Melhorar o atendimento ao paciente: O principal benefício do big data na área da saúde é o quanto ele melhora a experiência geral do paciente. De cuidados proativos a informações de saúde mais em tempo real, todos os dados rastreados por meio da tecnologia de big data ajudam os provedores a fazer diagnósticos mais rápidos e precisos.
• Reduz custos: a tecnologia usada em big data reduz os custos associados à assistência médica digitalizando registros e melhorando o atendimento proativo, reduzindo os custos gerais. Dados rastreados com mais precisão também melhoram os cuidados hospitalares, reduzindo o tempo que os pacientes passam nas instalações.
• Melhora a geração de relatórios e a tomada de decisões: mais dados significa uma maior capacidade de usar dados na tomada de decisões, o que significa que as principais decisões sobre saúde e negócios podem ser tomadas usando informações precisas e relevantes.
• Conecta pacientes com provedores: A conectividade apresentada pelo big data significa uma melhor conexão entre pacientes e provedores de saúde por meio de relatórios de dispositivos de saúde. Isso também torna mais rápido para os provedores verem quando algo está errado por meio de alertas em tempo real.

As Perspectivas para Big Data na Saúde

Embora existam obstáculos ao uso de big data na área da saúde, as vantagens de fazer uso de grandes quantidades de dados não utilizados nos provedores estão ajudando as organizações de várias maneiras; financeiramente, na administração e, mais importante, para a própria prestação de cuidados de saúde.

À medida que o setor avança, o big data continuará a ser adotado pelos provedores à medida que aproveitam seus benefícios.

Para organizações que estão cansadas ou inseguras de como podem utilizar big data, é mais provável que comecem pequenas com sistemas para fins administrativos antes de implementar medidas mais avançadas.

No entanto, podemos esperar uma ampla adoção de análise e automação no setor de saúde em meados da década de 2020, e os provedores devem considerar fortemente qual será sua abordagem para big data nos próximos anos.

Resultado final

• A quantidade de big data presente nas organizações de saúde é vasta e crescente, mas muitos provedores não a utilizam.
• Os usos e benefícios da análise de big data estão crescendo a cada ano, e a taxa de adoção sugere que os profissionais estão começando a perceber.
• Ainda há obstáculos a serem superados pelos provedores, principalmente no que diz respeito à segurança e conformidade de dados.
• A utilização de big data aumentará com o tempo, à medida que os benefícios financeiros e de saúde se tornarem mais aparentes e econômicos para implementar.

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