Uma das vantagens do HIS para quem acompanha as palestras é poder ver casos práticos sobre os assuntos abordados no evento. Assim foi no painel “Data Analytics na prática: Desenvolvendo dados em melhores decisões de negócio”, que abordou as experiências dos convidados.
O painel ocorreu no espaço especial da Bionexo, contando com Rodrigo Grossi (CTO da empresa), André Almeida (conselheiro da ABCIS) e, de última hora, Carol Donavon (gerente de Inteligência da Rede Ímpar).
Confira o resumo desse encontro a seguir!
Uma breve apresentação sobre Data Analytics
O debate teve início com uma pequena apresentação ministrada por André, que trouxe uma pesquisa do Gartner com as tendências para Data Analytics deste ano – incluindo analytics aumentada, blockchain e servidores de memória persistentes – e os tópicos de destaque para a utilização da tecnologia.
As atenções se voltam para três características principais: as decisões orientadas por dados (data driven), a privacidade e a inteligência artificial. No primeiro caso, há uma série de estratégias para adotar uma cultura de negócios orientada por dados.
Entre as dicas que André pontuou, é interessante se cercar de pessoas analíticas, manter a informação à vista, entender que haverá pessoas incomodadas com a mudança e ter em mente que a eficiência analítica vai além de simplesmente ter grande volumes de dados.
A multidisciplinaridade na aplicação de Data Analytics na saúde
Os profissionais mais importantes para cuidar dos dados são o cientista de dados e o engenheiro de dados. Porém, eles precisam contar com o apoio de outras áreas para aplicar data analytics na saúde.
Esse é um dos pontos que André enxerga como destaque na integração dessa tecnologia no setor. Para ele, a preparação dos dados é muito importante, o que ressalta o papel dos especialistas citados, mas tem uma característica multidisciplinar, precisando da ajuda de áreas de negócio, tecnologia, equipe clínica, entre outros.
Rodrigo concorda que o cientista de dados por si só é insuficiente, reforçando a função da estrutura de dados. Ter um modelo consistente é fundamental para aplicar os conceitos de tecnologia. Além disso, ele entende que só quem tem vivência de business na saúde é capaz de fazer as correlações entre os dados.
A necessidade de multidisciplinaridade também é vista por Carol. Ela entende que é preciso ensinar estatística ao enfermeiro e informações clínicas aos especialistas técnicos. Nessa fusão de conhecimentos, a gerente de Inteligência já viu casos em que um enfermeiro se redescobriu na área de estatística, reencontrando-se profissionalmente.
A importância dos métodos ágeis para o setor
A área da saúde atua diretamente com vidas e, por isso, os riscos de erros precisam ser mínimos. Para lidar com falhas, Rodrigo apontou a importância de trabalhar com métodos ágeis: é a questão do fail fast.
Esse modelo de gestão propõe uma evolução no ciclo de aprendizado, com testes que imprimem mais velocidade nas execuções e ajudam a delimitar até onde é permitido falhar. O CTO da Bionexo acredita que ter uma área de catálogo de produtos é fundamental para mitigar possíveis erros.
Adicionando sua visão ao debate, Carol, que trabalha diretamente com Analytics em uma instituição de saúde, pontuou que a tomada de decisão nesses ambientes precisa ser rápida e precisa. Para que uma metodologia funcione, ela vê a necessidade de uma mudança mental na estrutura do processo, com ação em múltiplas frentes.
Por fim, na Rede Ímpar, um grande desafio para a aplicação de Data Analytics era unificar os dados dos pacientes. A estratégia foi mudar a aplicação de informações técnicas para dados estratégicos com a fusão de BI, processos, dados saneados, entre outras ações, incentivando a adoção de prontuários digitais para o corpo assistencial.
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