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Big Data e saúde: a solução para mitigar erros e poupar vidas

O Big Data na saúde é o volume massivo de informações sobre o paciente, que são coletadas com o suporte da tecnologia. Além disso, a tecnologia também é usada para armazenar os dados do paciente, ampliando a capacidade de cuidado das instituições.

Logo, todo esse volume de informações sobre o paciente permite ao corpo clínico oferecer tratamentos personalizados e evitar erros que podem custar a vida do paciente.

E para provar a importância do Big Data na saúde, neste artigo irei falar sobre uma iniciativa em Israel que usa o Big Data para reduzir erros de prescrição de medicamentos que ocorrem com certa frequência e que já levaram muitos pacientes ao óbito, acompanhe.

Big Data na saúde pode impedir erros fatais

Depois de uma negligência médica que levou um paciente pediátrico ao óbito, devido a um erro de medicação. O Dr. Gidi Stein conta que ficou completamente pertubado com o ocorrido.

Na ocasião, o médico responsável pela criança, de forma acidental, selecionou o medicamento errado entre centenas de medicamentos listados no menu suspenso de um formulário computadorizado.

Além do ocorrido, o que mais incomodou o Dr. Stein, também professor de medicina e imagem molecular da Universidade de Tel Aviv, em Israel, foi o fato de que essa tragédia foi descrita como um “erro inevitável”. Stein formado em engenharia de Software e biologia computacional não aceitou essa classificação do trágico incidente, considerando-a equivocada e perigosa.

E ele protesta dizendo: “Mesmo que seja uma chance em um milhão, centenas de pessoas podem morrer dessa maneira, isso é completamente inaceitável.”

Como resultado, o Dr. Stein co-fundou em 2012 uma empresa chamada de MedAware. Essa empresa oferece uma plataforma de software que usa Big Data e se integra ao sistema de registro eletrônico de saúde do hospital para identificar erros de prescrição antes que eles aconteçam.

A plataforma se baseia em padrões de milhões de registros dos pacientes para sinalizar valores discrepantes de pedidos de medicamentos. Aqui o Big Data na saúde vai impedir que o médico escolha um medicamento incompatível com a condição de registro do paciente ou que não esteja de acordo com os dados de pacientes que foram tratados de forma semelhante.

Portanto, quando isso acontecer o software aponta a discrepância e o próprio sistema bloqueia o pedido do medicamento até que o médico confira com mais cautela o que está fazendo e/ou cancele e reinsira o pedido.

Porque adotar o big data na saúde é importante para esses casos?

A princípio os erros de medicação estão ganhando mais atenção devido à disseminação do Electronic Health Record (EHR), que em português significa Registro Eletrônico de Saúde, e dos pedidos de prescrição computadorizados.

Segundo um estudo da revista BMJ Quality and Safety, mais de 1 milhão de erros de medição são relatados ao sistema de relatório da MEDMARX da Farmacopeia dos EUA entre 2003 e 2010, sendo que 63.000 estavam relacionados à entrada informatizada de pedidos do provedor.

Além disso, muitos erros surgiram devido a problemas do próprio usuário (médico), incluindo erros de digitação e de menu suspenso, além de ignorar ou substituir alertas.

Por isso o Big Data na saúde é essencial, porque é uma ferramenta que pode ajudar a mitigar tais erros. Normalmente, os sistemas de EHR são programados para detectar medicações perigosas, doses acima do normal e prescrições duplicadas.

Mas esses sistemas não usam grandes volumes de dados agregados para determinar em tempo real a probabilidade de que o medicamento errado tenha sido selecionado para um determinado paciente.

Ainda outro ponto importante, é que à medida que as primeiras letras do nome de um medicamento são digitadas no sistema de ordenação, aparece uma lista de medicamentos que começam com as mesmas letras, aumentando a probabilidade de selecionar o medicamento errado, o que acontece com certa frequência.

Como a plataforma Big data da MedAware pode mudar esse cenário?

A princípio a MedAware usa a mesma abordagem que as empresas de cartão de crédito usam para detectar fraudes. A ideia da plataforma baseia-se na teoria de que os consumidores normalmente exibem padrões previsíveis como comprar em determinadas lojas, em determinados períodos e até x valor.

Assim, caso haja uma cobrança maior do que o normal, “seria uma exceção completa ao seu comportamento específico“, explica o Dr. Stein, “como resultado, a operadora do cartão de crédito irá ligar para esse consumidor.”

De forma semelhante, com o Big Data na saúde, a MedAware poderá se basear em milhões de dados do paciente, sendo possível aplicar um modelo matemático para prever a probabilidade de padronizar os medicamentos para tipos específicos de pacientes.

Como resultado, se o software detectar que o médico inseriu um pedido de prescrição errado como prescrever um medicamento para uma criança que geralmente é indicado para um idoso, por exemplo, uma mensagem de alerta aparece instantaneamente na tela do pedido.

De fato, o Big Data na saúde torna as instituições mais inteligentes, e com o apoio da Inteligência Artificial (IA) os hospitais, clínicas e laboratórios conseguem não só mitigar erros humanos, como também tornar o atendimento ao paciente mais ágil, seguro e eficiente.

E isso resulta em maior satisfação do paciente, maior taxa de recuperação e diminuição da mortalidade, aumento da receita, mais tempo etc. Os benefícios do Big Data na saúde são muitos, e para o futuro esta não é uma tecnologia de luxo e sim parte obrigatória do desenvolvimento sustentável do setor. E a sua instituição não pode ficar de fora!

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