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 Commercial Simulator, 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.

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