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HIS 2019: Como a aplicação de Data Analytics contribui com as instituições na prática

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.

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.

Quer saber mais sobre Data Analytics e outras tecnologias? Acompanhe o blog da RedFox e se inscreva na nossa Newsletter!

Como integrar os silos de informação num grande big data na cadeia de Saúde
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HIS 2019: Como integrar os silos de informação num grande big data na cadeia de Saúde?

Mais integração e a padronização dos pacotes de dados são os principais desafios do setor de saúde para derrubar as barreiras dos silos de informação e se beneficiar do uso de big data na cadeia médica.

Esse foi o cerne do painel Silos x Big Data, que ocorreu no Health Innovation Show 2019, realizado em setembro na capital paulista.

Moderada por Enrico de Vettori, sócio-líder da indústria de Life Sciences & Health Care da Deloitte, a conversa contou com Rafael Gomes de Castro, presidente da Unimed Petrópolis; Maurício Cerri, superintendente de TI da Faculdade de Engenharia de São Paulo (FESP); Orestes Pullin, presidente da Unimed do Brasil, ​ e Mercia Cabrera, executiva de Clientes da Cerner.

Contexto atual e o HITECH Act

A integração e o compartilhamento de dados entre os agentes da cadeia brasileira de Saúde – como operadoras, hospitais e médicos – são grandes desafios de cultura e tecnologia.

Como exemplo bem sucedido nesse sentido, Cabrera citou o HITECH  Act, medida dos Estados Unidos para unificar as bases de informação dos principais hospitais no país.

Em linhas gerais, o governo americano estabeleceu indicadores de qualidade para as instituições de saúde, conferindo um certificado àquelas que cumpriam os pré-requisitos em cada tópico. Essas, por sua vez, obtinham o direito de requerer investimentos públicos para modernizar sua infraestrutura e participar do programa.

O que difere do que ocorreu lá do atual cenário brasileiro é que aqui o protagonismo parte das empresas particulares, enquanto os norte-americanos tiveram apoio público. Outra diferença está na maturidade do sistema, que já contava com medidas estruturais que favoreceram a entrada de soluções voltadas à gestão de saúde pública.

Contudo, a perspectiva é positiva: Cabrera avalia o ritmo de investimento em tecnologia das instituições brasileiras com bons olhos, e afirma que em pouco tempo conseguiremos atingir esse nível de maturidade.

Case Unimed

Um exemplo que corrobora com essa visão otimista é o trabalho da Unimed. Pullin 

compartilhou que a troca de experiências com os parceiros tecnológicos dos hospitais da rede os motivou a estabelecer padrões para os pacotes de dados.

A partir desta infraestrutura, foi possível criar um barramento nacional, possibilitando o desenvolvimento de um grande banco de dados.

De acordo com Pullin, o próximo passo é o investimento na contratação de cientistas de dados, visando analisar esse volume de informações e estabelecer uma base para seu uso no desenvolvimento de soluções de Inteligência Artificial.

E a Lei Geral de Proteção de Dados?

Segundo Cerri, o principal desafio quando pensamos na adequação dos dados de Saúde à Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) é estabelecer um meio de atender os requisitos da legislação de forma que as informações sigam um fluxo fluido até a ponta do processo, que é o cuidado com o paciente.

Além dos aspectos tecnológicos, o superintendente de TI da FESP enxerga um entrave cultural nesse esforço, visto a coleta ainda manual dos dados de paciente pelos médicos e a falta de consciência sobre a responsabilidade de manter a segurança e privacidade sobre essas informações.

Ele conta que lá no Estados Unidos essa barreira é bem menor, já que os médicos, por exemplo, tem por cultura resguardar os nomes numa eventual troca de casos entre seus pares.

“Chega um momento em que a tecnologia está tão próxima ao core do negócio que é capaz de transformá-lo”

Os benefícios de contar com uma base de dados para direcionar decisões desde a gestão até o cuidado do paciente foi unânime na mesa de discussão.

A necessidade de abraçá-la também. Para Pullin, é nítida a insustentabilidade dos modelos atuais e a tecnologia apresenta um meio de solucionar essa questão.

E você? Qual sua opinião sobre o assunto? Deixe nos comentários e acompanhe nossa cobertura do HIS 2019!

HIS 2019 Área assistencial deve protagonizar criação de soluções de Inteligência Artificial para o cuidado aos pacientes
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HIS 2019: Área assistencial deve protagonizar criação de soluções de Inteligência Artificial para o cuidado aos pacientes

Como atender de forma assertiva a demanda de médicos e outros profissionais de saúde com soluções de inteligência artificial para o cuidado de pacientes?

Essa questão norteou o debate “Inteligência Aumentada: como IA pode ressignificar prevenção, diagnóstico e terapia”, que ocorreu em setembro no HIS 2019.

O painel foi mediado por Mariana Perroni, medical advisor da IBM, e contou com a participação de  Marcio Aguiar, Enterprise Senior Sales manager da NVIDIA; Celso Azevedo, CTO da Data H; Guilherme Rabello, gerente Comercial e Inteligência de Mercado na InovaIncor; e Silvio Moreto, CEO & Co-founder da Varstation​.

A IA é um caminho sem volta na saúde

Mariana Perroni abriu o painel destacando que a tecnologia sempre teve um papel crucial na saúde. Contudo, se por um lado essa tendência traz resultados positivos, por outro acarreta em mais custos para as instituições e complexidade dos cuidados.

Esse movimento demanda a busca por soluções focadas no acompanhamento dos fluxos nas jornadas do paciente e do médico. Os dados obtidos por prontuários eletrônicos, por exemplo, revelaram-se um bom caminho para esse fim.

O problema é que apenas 0,5% dos dados gerados são analisados. O motivo? As barreiras culturais e de interoperabilidade.

O papel da área assistencial  

Para Rabello, é preciso deixar claro que a tecnologia deve ser vista como um meio de alcançar uma solução, em vez de o fim.

Em outras palavras, confiar que as equipes de TI vão criar sozinhas as ferramentas que devem transformar a saúde é um erro. Esse esforço precisa ser multidisciplinar.

“Temos que fazer o que o médico faz com a gente: diagnóstico, análise do cenário e prescrição do tratamento. Terapia para mudança de processo, que é mudança de cultura, que é mudança de gente”, define.

Isso implica em conscientizar os profissionais da área assistencial, ou seja, com contato direto com o paciente, que a inteligência artificial é uma tecnologia assistiva. Em outras palavras, é a que vai resolver o problema dele.

Isso sem falar do papel desses profissionais como consultores na concepção das ferramentas.

Para ele, essa é a forma mais eficiente de alcançar os gestores de saúde, que hoje veem o investimento em tecnologia somente com custo.

Transformação digital de dentro para fora 

Uma coisa ficou clara: precisamos trazer o pessoal de saúde para dentro da área tecnológica e dar a eles o protagonismo. E a melhor forma de engajar a cadeia de assistência à saúde na produção das ferramentas de Inteligência é a promoção de eventos e meetups. 

O que acha? Deixe sua opinião nos comentários e acompanhe a cobertura completa do His 2019!

HIS 2019Fórum debate integração da saúde digital na rotina clínica
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HIS 2019: Fórum debate integração da saúde digital na rotina clínica

A palestra “Integração da saúde digital na rotina clínica” reuniu profissionais de clínicas médicas para debater o impacto das tecnologias para unificar o acesso às informações de atendimento.

Participaram do debate cinco representantes de instituições renomadas e crescentes no mercado: Felipe Folco (Cia da Consulta), Felipe Roitberg (Hospital Sírio Libanês), Sandro Nhaia (MedRoom), Emilio Puschmann (Amparo Saúde) e George Martinez (OncoClínicas).

Confira a seguir os tópicos que foram levantados!

Necessidade de reforço na cultura das instituições

As instituições participantes da mesa redonda investem na implantação de sistemas e ferramentas, mas o sistema de saúde como um todo enfrenta várias barreiras para chegar à integração no atendimento clínico.

O debate levantou como principal desafio a questão do aculturamento dos médicos em relação à tecnologia. Mesmo com a disponibilização das ferramentas, muitos profissionais ainda são resistentes, principalmente nas gerações mais tradicionais.

Entre os insights, os participantes citaram alguns gatilhos que podem ajudar a resolver a questão. Folco levantou a questão da usabilidade das ferramentas – é importante que elas tenham um template amigável para cada especialidade clínica e que as soluções estejam sempre em aprimoramento.

Ele reforça que os médicos precisam enxergam as tecnologias como benefício, focando na facilidade de encontrar os dados em vez da dificuldade de uso. As ferramentas precisam fazer sentido e serem pertinentes para cada grupo de usuários na especificidade.

Em adição, George pontua que atualmente há muito mais foco nos modelos sistêmicos do que na usabilidade – e isso precisa mudar. Os desenvolvedores precisam focar apresentar as informações mais importantes que a solução deve resolver.

Além disso, ele acredita que é preciso estimular o aculturamento de acordo com cada geração. Enquanto os profissionais da geração Millenium têm mais facilidade de adaptação, gerações anteriores precisam ter um modelo de treinamento presencial para entender como usá-las.

Enquanto a dificuldade é encaixar esses treinamentos na rotina do profissional, a sugestão de Sandro é deixá-los livres para agendar horários conforme a disponibilidade de agenda nos laboratórios.

Prontuário eletrônico e a integração dos dados

O foco da palestra é como tornar o sistema de saúde mais integrado a partir das tecnologias. Nesse sentido o assunto do momento é o prontuário eletrônico. Essa ferramenta tem o potencial de trazer muitos benefícios para o atendimento, porque mantém os dados do paciente atualizados.

No entanto, os convidados veem uma problemática na questão. Até pela questão da cultura entre os médicos, eles acreditam que ainda vai demorar muito para que possamos chegar a um sistema de saúde integrado, onde os profissionais possam ter acesso a dados de consultas prévias dos pacientes.

Folco pontua que muitos médicos ainda sentem receio de disponibilizar as informações das consultas em um prontuário aberto, mesmo que o paciente detenha a posse dos dados. Por isso, o aculturamento é tão importante. Só a partir de uma mudança de percepção, será possível chegar a um sistema integrado, onde o histórico do paciente possa ser usado para uma melhor eficiência do atendimento.

Para complementar, Emilio ressalva que os médicos precisam aprender a confiar mais uns nos outros para que possa haver a troca de dados. Ele acredita que o uso de repositórios para alimentar os prontuários é um caminho interessante para proporcionar mais segurança às informações. Assim, o sistema de saúde poderá evitar desperdícios de exames repetidos e a falta de comunicação entre os prestadores de saúde.

Realidade aumentada e o ensino médico

A realidade aumentada também teve um breve destaque no debate sobre integração da saúde digital. Essa ferramenta ajuda no ensino de estudantes e médicos, até para entender as novas ferramentas para o trabalho clínico.

Sandro tem projetos de ensino e acredita que essa solução ajuda bastante no aprendizado, mas refuta que nem sempre é necessária. Os conteúdos também podem ser assimilados por outras plataformas, como podcasts e vídeos.

A partir da gamificação, é possível criar variações do aprendizado, retomando a questão da personalização para cada especialização. Ele enxerga que, embora haja similaridades no processo de atendimento, o profissional precisa estar preparado para lidar com as especificidades de cada caso.

Qual sua opinião sobre o assunto? Deixe nos comentários e acompanhe a cobertura completa do HIS 2019!

Conheça os usos e aplicações do big data na saúde-min
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Conheça os usos e aplicações do big data na saúde

O big data na saúde apresenta um grande impacto na precisão das tomadas de decisão dos centros médicos. Isso porque contribui no diagnóstico, na prevenção e no tratamento de doenças, além de viabilizar a redução de custos para o hospital.

O cruzamento de informações melhora, por exemplo, o acompanhamento e monitoramento do paciente. A razão disso é a oportunidade de oferecer serviços mais dinâmicos, ágeis e de qualidade partindo de insights na execução das atividades. Com isso, os resultados das instituições médicas são potencializados.

Para entender melhor o uso do big data na saúde, separamos uma lista com as principais aplicações e exemplos práticos no mercado. Confira a seguir!

Análise preditiva

O big data abre caminho para melhorar a precisão de ações dentro da área médica a partir de uma análise preditiva. O cruzamento de informações gera insights que direcionam várias previsões: custos, necessidade de equipamentos e medicamentos, prescrições clínicas, taxa de ocupação dos leitos etc.

Com dados para identificar as necessidades internas, os gestores conseguem definir as prioridades na instituição e no cuidado dos pacientes, realizando tomadas de decisão mais assertivas e eficazes.

Essa aplicação do big data na saúde já é vista no mercado, como no caso da Optum Labs. O centro de pesquisas americano aposta na solução para desenvolver uma medicina mais personalizada e analisar padrões nas informações demográficas.

Precisão de diagnósticos

O big data aumenta muito a precisão dos diagnósticos clínicos e laboratoriais. O cruzamento dos dados permite chegar a conclusões mais eficientes em relação ao estado do paciente, ainda nos estágios iniciais das doenças.

A partir das informações, o paciente recebe tratamentos mais eficazes, com maiores chances de cura. Um exemplo surpreendente é o serviço realizado pela chinesa Ping An Good Doctor. A empresa começou a implementar clínicas totalmente automatizadas – literalmente sem funcionários – que usa inteligência artificial para investigar sintomas e realizar diagnósticos em apenas 1 minuto.

Pesquisas e estudos médicos

Os dados capturados pelo big data ampliam a efetividade de pesquisas e análises sobre o comportamento de doenças no organismo. Eles ajudam a encontrar soluções para tratar pacientes, aumentando as chances de cura.

É o que tem acontecido com o câncer, já que vários projetos começaram a usar a tecnologia para analisar diferentes tipos do problema. A combinação de registros de pacientes com amostras de biópsias ajuda a analisar o comportamento das mutações em resposta aos tratamentos, revelando tendências para os melhores resultados.

Um exemplo interessante é o incentivo do National Cancer Instituite (NCI), nos Estados Unidos, para programas de aceleramento das pesquisas que usam a tecnologia.

Pesquisas de satisfação

A avaliação do atendimento é muito importante para clínicas, laboratórios e hospitais entenderem a percepção dos pacientes sobre os serviços prestados. A partir das respostas inseridas em formulários de pesquisas, o big data pode cruzar os dados para identificar formas de melhorias no sistema.

Dessa maneira, é possível identificar as estratégias mais eficazes para suprir a demanda e, novamente, entender as melhores tomadas de decisão para aperfeiçoar a gestão.

Redução de custos

O cruzamento de dados impacta diretamente na redução de custos em qualquer processo, tomando como base a análise preditiva. Ao entender os gargalos e problemas que interferem nas finanças da instituição, é possível tomar medidas para economizar ou fazer melhores investimentos.

Um case aqui na RedFox é o Simulador Comercial, produto que desenvolvemos para o Grupo Dasa para aperfeiçoamento de contratos. O big data aparece no uso de algoritmos inteligentes que ajudam a corrigir erros aplicados nas negociações e reduzir glosas.

Essas são algumas das aplicações mais comuns do big data na saúde, mas essa tecnologia pode fazer muito mais, como parte de um contexto maior da inteligência artificial. Confira também o poder da IA na elaboração dos diagnósticos.

Blockchain na Saúde e seus impactos na medicina-min
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Blockchain na Saúde e seus impactos na medicina

A chegada do blockchain na saúde trouxe mais segurança para as instituições médicas. Essa tecnologia usa criptografia para proteger o acesso a documentos hospitalares, como laudos, exames e prontuários, proporcionando maior confiança e diminuindo a necessidade de validações.

O que reforça a segurança é que a alteração das informações exige autorização consensual dos membros da rede. Com isso, há uma redução nos riscos de perda dos dados, que podem ser usados prontamente sempre que necessários.

O blockchain na saúde pode ser aplicado em várias frentes, melhorando os processos hospitalares e reduzindo a vulnerabilidade dos dados. Confira algumas das principais utilidades a seguir.

Informações clínicas

Os dados de pacientes já são armazenados naturalmente nos hospitais, mas a vantagem do blockchain na saúde é que essas informações podem ser compartilhadas de acordo com a necessidade do paciente.

Ele pode escolher quem terá acesso aos registros e carregar os dados para outras instituições. Com isso, ganha mais liberdade e autonomia na própria saúde, enquanto que os hospitais precisam ter chaves criptografadas para acessar os registros.

A facilidade é que o paciente pode pré-autorizar o compartilhamento com hospitais e laboratórios selecionados, evitando burocracias em situações de emergência.

Como as informações já estão validadas, o atendimento fica mais ágil, pulando etapas desnecessárias. Essa praticidade é vantagem tanto para o paciente como para a instituição, que ganha tempo para realizar mais atendimentos.

Pesquisas científicas

Com o blockchain, as universidades de medicina e a indústria farmacêutica conseguem aumentar a segurança dos estudos e descobertas científicas desenvolvidos para o setor. Assim como no caso dos pacientes, os pesquisadores também podem selecionar quem tem acesso aos dados neste contexto.

Há uma profissionalização do armazenamento dos relatórios, que passa a usar assinatura digital e outros meios de criptografia. A plataforma permite compartilhar as pesquisas acadêmicas e ensaios clínicos com menos riscos de alterações indevidas e perda de informações.

Credenciamento de médicos

O credenciamento de médicos nos sistemas das instituições é outra aplicação do blockchain. É possível encontrar redes de saúde que permitem ao profissional inserir os dados profissionais em plataformas criptografadas, tornando-os disponíveis para diversos fins.

As informações registradas podem incluir dados da graduação, contratos e até os atendimentos realizados, adicionando o nome do médico nas fichas dos pacientes.

O registro de quem inseriu uma informação é importante para ocasiões em que o profissional precisa ser consultado, ou mesmo quando se precisa identificar o responsável por determinada ação.

Prontuário eletrônico

Os prontuários eletrônicos trouxeram muita facilidade para o cuidado da saúde, possibilitando o acesso aos dados do atendimento em qualquer lugar. Mas esse acesso também precisa de proteção, que vem justamente do blockchain.

Ele evita o vazamento das informações, permitindo que essas sejam facilmente localizadas não só na instituição, mas em outros locais médicos e laboratoriais.

O acesso aos relatórios do paciente facilitam os serviços das instituições e trazem insights sobre o histórico para realizar diagnósticos mais precisos e esclarecedores.

O blockchain na saúde é uma tecnologia com grandes oportunidades na área médica. No entanto, deve amadurecer mais nos próximos anos, rumo a uma medicina mais ágil e eficiente.

O modelo vai ajudar a reforçar a segurança de vários sistemas e softwares usados na gestão das instituições. Confira algumas tendências para esse mercado.

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Diagnóstico laboratorial e clínico se torna mais preciso com o apoio de inteligência artificial

A inteligência artificial (IA) faz parte de uma verdadeira transformação digital na medicina, evoluindo atividades como o diagnóstico laboratorial e clínico. Com o poder de identificar doenças com mais facilidade, o machine learning é uma das ferramentas de suporte nos serviços prestados por laboratórios e hospitais.

Trata-se de uma sistema que aprende continuamente a partir da coleta de dados, cruzando informações para gerar insights. A partir desse material, as instituições conseguem ter mais assertividade para entregar relatórios sobre o estado do paciente.

Enquanto a inteligência artificial tem potencial para beneficiar diversas áreas do conhecimento, o papel na medicina é enriquecedor, porque pode salvar vidas. Confira a seguir como o machine learning pode ser aplicado no diagnóstico laboratorial e clínico.

As vantagens da inteligência artificial para o diagnóstico laboratorial e clínico

Um contexto comum nas instituições é a dificuldade de gerar o diagnóstico, porque um mesmo sintoma pode aparecer em várias doenças. A inteligência artificial, então, pode ajudar no diagnóstico ao separar as doenças que estão relacionadas aos sintomas, dando mais tangibilidade ao resultado.

Com um banco de dados mais completo para correlacionar as informações, os algoritmos têm mais facilidade para identificar o quadro do paciente. A partir dos dados gerados por eles, o laboratório consegue entregar relatórios mais confiáveis e precisos.

A velocidade no processo também mostra a relevância da ferramenta. O machine learning consegue fazer a análise mais rapidamente, poupando os esforços da equipe e acelerando o atendimento. Isso leva a uma ação rápida em casos críticos de emergência, contribuindo no combate de doenças graves.

A entrega do diagnóstico laboratorial e clínico em prazos mais curtos se torna uma vantagem competitiva para os laboratórios e hospitais. Eles mostram serviços de maior qualidade e confiança, aumentando a satisfação dos usuários.

O Fleury é um exemplo nesse sentido. Ao implantar um sistema de inteligência artificial, os médicos aumentaram a produção. Um exame de raio-X que levava entre 2 a 4 horas, agora é feito em apenas 18 minutos.

E mais um benefício da inteligência artificial é a redução de custos para a gestão. O médico é um dos recursos mais caros de um hospital, mas a AI ajuda a compensar esse investimento dando mais produtividade ao profissional. Com a realização de mais exames, a margem de lucro da instituição aumenta. Além disso, dispensa-se a necessidade de repetição de exames em vários casos.

Os desafios para a implementação de inteligência artificial

Se as vantagens da inteligência artificial para o diagnóstico laboratorial e clínico são tão importantes, por que muitas instituições ainda não fazem uso dela? A resposta pode estar nos desafios de implementação.

Um primeiro ponto é que a equipe de gestão precisa estar disposta a adotar tecnologias no hospital. O problema é que o setor da saúde ainda é muito resistente à implantação de novos sistemas e precisa entender o valor de ferramentas modernas.

Sem um ambiente propício, fica complicado aplicar ferramentas como o machine learning. Por isso, a criação de algoritmos para fazer as análises por machine learning acaba se tornando outro desafio. Vale ressaltar que, quanto maior for o conhecimento do algoritmo, mais eficientes serão as análises.

Ele deve ser treinado com dados positivos e negativos para ter parâmetros no cruzamento de dados. Quanto mais ele souber fazer a correlação, melhor será a atuação na definição do quadro de saúde.

Por isso, não basta ter a ferramenta, mas saber como alimentá-la adequadamente para gerar os diagnósticos. Muitas instituições têm dificuldade em como tornar o sistema robusto e o mais completo possível para realizar essa tarefa.

Há também os desafios financeiros. Tecnologias com inteligência artificial têm um custo elevado que dificulta a implantação em hospitais e laboratórios com poucos recursos, bem como os que ficam em comunidades distantes.

A telemedicina é uma tendência que busca resolver esse contexto, ligando essas instituições com outras mais avançadas. Mas ainda fica o desafio de entender e buscar maneiras de tornar esses centros mais desenvolvidos.

Casos práticos de machine learning na análise laboratorial

Alguns modelos de machine learning se tornam referência entre as instituições de saúde. Com um banco de dados robusto, muitos gestores buscam esses sistemas como ferramentas para o diagnóstico laboratorial.

É o caso do Watson, por exemplo. O supercomputador da IBM é treinado para processar uma grande quantidade de dados na base, como artigos científicos, prontuários eletrônicos de pacientes, imagens, resultados de pesquisas etc.

Com isso, o sistema ajuda a encontrar respostas para os casos mais difíceis, ganhando tempo para agir no combate às doenças. Os médicos inserem as características e sintomas do paciente no sistema e o Watson cruza os dados da base para apontar a doença que corresponde ao quadro, em um relatório detalhado.

Outro caso de uso é o algoritmo do Google que ajudar a identificar o câncer. O sistema escaneia os tecidos de biópsias para identificar células com comportamento anormal. Durante o desenvolvimento do sistema, os resultados apontaram assertividade de 89% nos resultados, superior à taxa dos médicos, que chegavam a 73%.

No Brasil, a Dasa — um dos maiores laboratórios do país e também parceira da RedFox— mantém um laboratório de pesquisa com um supercomputador para desenvolver algoritmos inteligentes.

Entre os trabalhos em andamento, a empresa se juntou ao CCDS de Harvard para criar algoritmos que usam ressonâncias magnéticas de cérebro e de próstata para identificar câncer. A ideia é que a IA aprenda a medir o tamanho da próstata para apontar irregularidades.

A implantação de sistemas como esses revelam vantagens aos laboratórios e hospitais, melhorando a qualidade do serviço entregue e o trabalho das equipes técnicas. Com um diagnóstico mais preciso, as instituições podem melhorar os processos e aumentar a relevância de mercado.

Para entender mais sobre o uso do machine learning no diagnóstico laboratorial, indicamos o terceiro episódio da nossa série RedTips. O vídeo relata o trabalho da especialista Suchi Saria no combate à sepse, a partir de uma ferramenta de aprendizado inteligente batizada de TREWS.

O que é telemedicina e quais são as vantagens para o setor da saúde-min
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O que é telemedicina e quais são as vantagens para o setor da saúde

Vamos falar sobre o que é telemedicina? Podemos dizer que o conceito se trata de uma revolução na área da saúde, tpromovendo a democratização do cuidado a partir de tecnologias de telecomunicação e informação.

Essa modalidade de atendimento não só permite um maior engajamento entre médico e paciente como também promove a expansão da medicina para áreas de difícil acesso. Não é exatamente uma novidade no mercado, mas só agora passa a ser uma tendência promissora.

No Brasil, a telemedicina busca ampliar o impacto, com discussões sobre a regulamentação e como ela deve ser aplicada. Algumas instituições já passaram a usá-la, mas é importante que todo o setor esteja alinhado com o conceito desde já, entendendo os benefícios para a gestão hospitalar.

Separamos a seguir vantagens e expectativas da telemedicina para os serviços de saúde!

Tratamentos rápidos

Com as tecnologias de teleconferência, o paciente pode receber acompanhamento e cuidado à distância, permitindo que o médico participe mais do seu dia a dia. As vantagens vão desde um atendimento mais rápido e a redução da jornada do paciente até o aumento do número de acolhimentos para as instituições.

Maior inclusão a pacientes com necessidades

A telemedicina traz um aspecto inclusivo interessante para o atendimento de pacientes com necessidades especiais. Pessoas com problemas físicos, como cadeirantes, têm mais dificuldade para se locomover e o cuidado à distância reduz os esforços de terem que ir até o médico. Já para a instituição, essa característica agrega valor competitivo e melhora a logística hospitalar.

Democratização do acesso

Na democratização do acesso, podemos considerar a questão da expansão do conhecimento para as regiões de difícil acesso. Os hospitais nesses lugares costumam ter infraestrutura mais precária e poucos recursos tecnológicos, pois os recursos demoram a chegar.

A partir do contato à distância com outras instituições, os médicos de locais distantes conseguem acesso a serviços e informações que não poderiam proporcionar aos pacientes.

Promoção da prevenção

Se a telemedicina favorece o tratamento de doenças, é também um ponto importante para a disrupção do sistema de saúde, trazendo oportunidades para aumentar esforços na prevenção.

O médico consegue usar as ferramentas para executar um trabalho de conscientização, com dicas de hábitos saudáveis e rotinas que ajudam a prevenir doenças. A tendência para o futuro é uma medicina mais voltada para a boa saúde do que para o tratamento de doenças em si.

Auxílio a diagnósticos e compartilhamento de informações entre médicos

A telemedicina permite que os médicos e outros profissionais de saúde compartilhem conhecimento por meio digital. As vantagens se encaixam tanto em serviços de atendimento como para compartilhar informações entre profissionais.

É possível solicitar apoio de especialistas para diagnósticos mais precisos, discutir casos clínicos, trocar informações e serviços entre instituições, capacitar profissionais à distância e até realizar procedimentos com a supervisão de um médico via monitor.

Redução de custos

No sentido financeiro, essa é uma vantagem muito relevante da telemedicina. É só pensar na economia em equipamentos, mão de obra, custos de deslocamento para viagens e conferências etc.

Todas essas vantagens ajudam a entender o que é telemedicina e por que o mercado deve ficar atento para a tendência. Como complemento, fizemos uma entrevista com o Dr. Chao Lung Wen, que fala mais sobre o conceito. Veja a seguir!

Novas tecnologias revolucionam o foco dos serviços de saúde-min
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Novas tecnologias revolucionam o foco dos serviços de saúde

As novas tecnologias começaram a ampliar o que se entende por serviços de saúde. Se antes o médico era a principal referência do paciente nos cuidados do corpo, hoje as inovações trazem mais autonomia para as pessoas sobre o próprio bem estar.

Mas se você pensa que a sua instituição médica vai perder referência por causa disso, pode ficar tranquilo. O que muda mesmo é o direcionamento dos cuidados. A medicina passa a trazer mais atenções para a prevenção, diminuindo o foco majoritário no tratamento das doenças.

Com o advento do home care, a tecnologia se torna um catalisador para ampliar os serviços de saúde. O paciente consegue obter insights e alertas para evitar problemas no organismo, mas ainda precisa do médico nesse acompanhamento. Conheça a seguir os novos rumos da medicina na Era Digital!

Telemedicina favorece o atendimento à distância

A telemedicina é ao mesmo tempo uma revolução nos serviços de saúde e também uma polêmica. Entre os avanços já disponíveis pela tecnologia, o modelo tem a vantagem de levar atendimento especializado à distância para comunidades e regiões de acesso precário aos cuidados.

Sabemos que o Brasil é um país de grande extensão territorial e muitas diferenças socioeconômicas. Há uma má distribuição dos médicos nas regiões mais distantes difícil de contornar, por mais que o governo crie incentivos, como foi o caso do Mais Médicos.

Só que a telemedicina tem o potencial para evoluir o nosso sistema de saúde para esse nível. Já existem centros de excelência que utilizam o modelo para diminuir os prejuízos dessas situações. No Piauí, temos o exemplo do Hospital Regional Tibério Nunes em Floriano, que se conecta com profissionais do Albert Einstein para avaliar diagnósticos e prontuários com mais precisão.

O formato da telemedicina também pode reduzir as filas de espera, já que muitos pacientes podem ter o diagnóstico sem precisar passar pelo consultório. Ainda falta uma regulamentação apropriada, mas a expectativa é que ela consiga fornecer serviços de saúde com responsabilidade a partir do cuidado assistido.

Serviços de saúde chegam à colaboração entre médico e paciente

E se o paciente pudesse ter mais participação e autonomia nos serviços de saúde? Essa é outra realidade que a tecnologia traz para a medicina moderna. As pessoas passam a ter cada vez mais autonomia sobre o próprio estado a partir de dispositivos, softwares e sistemas de acompanhamento.

Os wearables são um exemplo da revolução dos serviços de saúde, permitindo que o usuário acompanhe sinais vitais e fique em alerta para riscos de doenças como pressão alta e ataque cardíaco. Ao mesmo tempo, esse acompanhamento pode ser usado no tratamento de doenças, o que aumenta o poder colaborativo com o médico.

A partir de aplicativos, os próprios smartphones se tornaram uma maneira de aproximar médicos e pacientes. O Whatsapp e o Skype, por exemplo, podem ser usados como ferramentas para a telemedicina. Outros apps permitem acompanhar dados como quantidade de água ingerida  e a rotina de atividades físicas, entre muitas outras possibilidades.

Até a internet mesma pode facilitar o acesso à informação e o autodiagnóstico de forma colaborativa. É claro que a quantidade de sites duvidosos é imensa, mas há especialistas que distribuem conteúdos esclarecedores em plataformas como o Youtube e se colocam à disposição nas redes sociais.

O poder da tecnologia para expandir o conceito de serviços de saúde é como o universo: infinito. Com muitas mudanças já em andamento, só podemos dizer que o futuro da medicina já está acontecendo!

Se você quer saber mais sobre as novidades desse cenário, acompanhe o blog da RedFox e siga as nossas páginas nas redes sociais:

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Renata Pietro (Coren-SP) conta dificuldades na disrupção de cuidados com o paciente

Em mais uma entrevista para a série “Transformação digital na saúde”, a RedFox conversa com Renata Pietro, presidente do Conselho Regional de Enfermagem (Coren) do Estado de São Paulo. O tema da vez é a tecnologia na entrega de cuidados com o paciente.

Pietro conta as dificuldades e gargalos do setor rumo à disrupção dos processos e como a capacitação de profissionais é importante para esse cenário. Para ela, a transformação digital está diretamente relacionada à melhoria da qualidade dos serviços.

“Eu acredito que transformação digital é tudo aquilo que vem de encontro com o que o gestor busca para melhorar as suas práticas. Tudo que podemos colocar hoje no mercado para melhorar o desempenho da equipe e o alcance dos serviços e que possa gerar uma qualidade e efetividade é considerado uma transformação digital”, diz.

Mas o que atrapalha os gestores a adotarem as tecnologias no Brasil? Confira a seguir os principais gargalos apontados pela diretora do Coren-SP para a disrupção dos cuidados com o paciente!

Barreiras culturais

Renata acredita que um dos principais empecilhos para a adoção de tecnologias na enfermagem brasileira é a cultura do setor. Para ela, as instituições precisam ser mais ativas na busca por soluções tecnológicas que mudem os processos.

“Acho que a grande dificuldade é colocar um pouco mais de iniciativa para mudar o processo de trabalho. Quando pensamos em toda essa tecnologia, temos menos de 40% da indústria trabalhando esses dados. Quando a gente fala em digitalização, todo o cenário geral ainda é muito lento aqui. A gente ainda padece um pouco dessa transformação e desse desenvolvimento”, contextualiza.

Ainda na cultura, ela reforça a importância de olhar para os profissionais, pois eles também estão inseridos no ciclo. O problema é a forma como eles se relacionam com cada instituição.

“O nosso profissional muitas das vezes tem mais de um vínculo empregatício e cada empresa tem uma cultura que determina o serviço. Então, temos muitas barreiras para vencer para conseguir colocar um serviço que vá automatizar ou modificar o desfecho frente ao cuidado”.

Necessidade de capacitação profissional

Aproveitando o gancho, há mais uma questão que envolve os profissionais na melhoria dos cuidados com o paciente: eles precisam de capacitação constante para acompanhar as novidades e dinâmicas do mercado, bem como as novas tecnologias.

 “Nós precisamos capacitar essas pessoas, precisamos ter colaboradores capacitados para trabalhar esse cenário. A qualificação do profissional é um dos gargalos”, aponta a presidente do Coren-SP.

“No Coren-SP, nós temos uma unidade que se chama Coren Educação, onde promovemos estratégias de treinamento e capacitação para a equipe e profissionais de enfermagem, sejam eles enfermeiros, técnicos ou auxiliares. Cada vez mais, a gente vem trazendo um olhar para mudar o cenário cotidiano da assistência, porque isso merece ter uma visualização e um desenvolvimento diferente com melhores resultados para o paciente”.

Falta de acesso por distância

Ainda há muitas instituições que não conseguem adotar tecnologias devido às questões de localização. Por estarem em locais de difícil acesso, as novidades simplesmente não chegam, dificultando a qualidade do trabalho e do atendimento.

“[O] gargalo é colocar um serviço que traga qualidade e segurança para o paciente e também para a equipe que está ali trabalhando com ele. […] Se nós pensarmos em uma tecnologia mínima, uma pulseira de identificação que custa R$ 0,10, quantos serviços em nosso país ainda não conseguem colocar esse tipo de estratégia?”, questiona Pietro.

Para contextualizar esse cenário, ela toma como exemplo a prescrição informatizada. É uma tecnologia que apura melhores resultados nos cuidados com o paciente, ajudando o trabalho dos profissionais.

“Nós sabemos que uma prescrição informatizada reduz 70% as chances de um evento adverso associado a uma interação de farma. Muitas instituições ainda não conseguem ter uma prescrição informatizada. O desafio ainda é muito grande por conta de o nosso país ser continental. Isso dificulta muito o trabalho da enfermagem”.

Dificuldade de investimento

E um último problema que Renata cita é o próprio modelo do sistema de enfermagem que temos no Brasil. Ela acredita que o setor ainda é muito segmentado e fragmentado, focando muito na questão de custo e prazo de implementação.

“Acho que o mercado hoje está muito voltado para um modelo médico-cêntrico onde você tem as instituições trabalhando como uma grande empresa, muito preocupadas com a questão de prazo e, obviamente, como isso impacta de forma orçamentária”, descreve.

Porém, a tendência para a diretora do Coren-SP é que os cuidados com o paciente comecem a ganhar mais destaque nesse cenário. Com isso, esse gargalo para a adoção de novas tecnologias vai precisar ser repensado em breve e, quem sabe, superado rumo a uma cultura mais aberta.

Confira a entrevista completa com Renata Pietro no vídeo a seguir: