Análise de dados na Medicina: vantagens e aplicações

O setor de saúde está em constante evolução e, consequentemente, é impactado pelas tecnologias. A análise de dados é um processo de avaliação de informações provenientes de várias fontes, estruturadas ou não, por meio de múltiplos métodos. Os procedimentos visam identificar as tendências e obter insights que permaneceriam ocultos.

A coleta, processamento e armazenamento desses ativos que oferecem inteligência aos negócios trazem consigo vários benefícios. Desse modo, todos os profissionais podem se beneficiar ao utilizar as técnicas de data analytics na Medicina, sempre lembrando de se atentar às regras da LGPD na saúde.

Neste artigo, vamos mostrar quais são as vantagens de usar a análise de dados na Medicina e explicar as suas diferentes aplicações. Gostaria de compreender quais mudanças podem ser feitas a partir da análise estratégica dos dados? Acompanhe a leitura!

Compreenda os diversos usos da análise de dados em diferentes segmentos

Os hospitais, clínicas e consultórios médicos geram uma enorme quantidade de dados. Diante disso, as soluções tecnológicas e o trabalho dos profissionais são fundamentais para encontrar novas estratégias a fim de aumentar a eficiência operacional e para melhorar os resultados das instituições e dos pacientes. Veja a seguir como a análise dessas informações é útil na área da saúde:

  • compartilhamento mais eficaz dos dados do paciente;
  • automatização das tarefas burocráticas e repetitivas;
  • pesquisa e previsão de doenças;
  • previsões precisas baseadas em dados em tempo real;
  • automação de processos administrativos hospitalares;
  • acessibilidade às informações, que podem ser acessadas pelo público;
  • detecção precoce de doenças;
  • respostas mais rápidas às mudanças do mercado de assistência médica;
  • prevenção de consultas médicas desnecessárias;
  • aprimoramento da colaboração entre organizações do ramo;
  • descoberta de novos medicamentos;
  • compartilhamento mais fácil de dados de saúde entre parceiros e colegas;
  • cálculo mais preciso das taxas de seguro de saúde;
  • personalização do atendimento médico ao paciente (Medicina de Precisão).

Existem programas que identificam, validam e avaliam os dados para dar respostas a questões específicas de pesquisa. O software captura as informações de fontes como arquivos de casos e pesquisas de pacientes. Além disso, faz avaliações para sugerir ações destinadas a atingir metas de saúde e para garantir que os pacientes sejam beneficiados.

Confira as diferentes aplicações da análise de dados na Medicina

As fontes de dados relacionadas à saúde dos pacientes normalmente são os registros eletrônicos de saúde, imagens médicas, exames, sensores e sistemas informatizados. Essas informações são combinadas com a aplicação de várias técnicas para a posterior geração de relatórios. Observe abaixo as principais aplicações das análises de big data que respondem dúvidas nas instituições médicas!

Análises descritivas

É possível obter informações sobre ocorrências passadas com as análises descritivas que utilizam dados históricos para descobrir padrões e fazer comparações. Portanto, essas avaliações servem para responder a perguntas sobre o que já ocorreu para encontrar novos métodos para a prevenção de doenças, melhorar a prestação de cuidados clínicos e medir a eficácia dos tratamentos.

Os dados podem ser coletados de notas clínicas, relatórios de laboratório, pesquisas avançadas sobre enfermidades, imagens radiológicas e patológicas. Os processos de data analytics fornecem aos médicos diversas ferramentas que os auxiliam na personalização dos tratamentos dos seus pacientes e mostram um contexto clínico mais claro para cada diagnóstico.

Análises preditivas

Os resultados desse tipo de avaliação são apropriados para responder questionamentos sobre o que pode acontecer adiante. As análises preditivas usam informações históricas e atuais para fazer previsões sobre tendências. Os profissionais de saúde podem obter insights para melhorar o atendimento aos pacientes ("consumidores da saúde") e para fazer uma gestão de procedimentos mais acertada.

Por outro lado, os colaboradores que trabalham com a saúde podem utilizar a análise preditiva para identificar pacientes de alto risco e prevenir doenças potenciais. Vários mecanismos usam a linguagem natural para fazer o processamento e avaliar dados não estruturados em registros médicos, verificar fatores inerentes ao estilo de vida das pessoas.

Análises prescritivas

O aprendizado de máquina é um fator relevante para essas avaliações. As análises prescritivas auxiliam nas projeções sobre resultados futuros e as informações colhidas podem apontar para o melhor curso de cada ação. Sendo assim, elas integram e interpretam cada informação, revelam soluções, ajudam a criar planejamentos e validam as respostas encontradas.

Os resultados possibilitam a descoberta de medicamentos mais eficazes e tratamentos que transformam positivamente os serviços de saúde. Com as soluções tecnológicas, o crescimento contínuo da quantidade de dados disponíveis e a aplicação de técnicas avançadas de análises prescritivas ficará mais fácil obter aperfeiçoamento e precisão em todas as áreas da saúde.

Descubra quais são os tipos de indicadores monitorados na Medicina

Os indicadores da Medicina facilitam a avaliação dos processos e das condições de saúde dos pacientes. Eles podem ser baseados em médias ou percentuais que fornecem uma base quantitativa para conseguir melhorias na qualidade dos serviços. As métricas também podem identificar incidentes que precisam de uma investigação mais aprofundada. Confira mais detalhes sobre o tema!

Indicadores clínicos

Esses indicadores favorecem o monitoramento da qualidade da assistência médica prestada para o público. Eles criam uma base para aperfeiçoar os sistemas de saúde e revelam dados clínicos confiáveis. Por este motivo, precisam ser definidos e implementados com conhecimentos científicos apropriados, já que conseguem diminuir reclamações de pacientes atendidos em organizações médicas.

A qualidade do atendimento ao paciente depende da documentação sobre como as doenças graves são tratadas, avaliação sistemática dos resultados dos recursos utilizados em circunstâncias específicas. Com os indicadores clínicos, fica mais fácil mensurar o desempenho dos serviços e a atenção oferecida às pessoas. Isso porque o gestor hospitalar consegue fazer análises consistentes baseadas em evidências e em padrões de atendimento.

Os indicadores clínicos mostram o nível de excelência da instituição, aumentam a probabilidade de obter os resultados desejados e são consistentes devido à aplicação do conhecimento profissional da saúde. Essas métricas podem ser divididas em diferentes dimensões conforme as características dos cuidados que estão sendo avaliados. Elas são medidas que possibilitam avaliar processos e resultados.

Indicadores quantitativos

As medidas quantitativas podem ser usadas para avaliar e acompanhar a qualidade de importantes funções de gerenciamento, governança e suporte que afetam os resultados dos pacientes. Trata-se de ferramentas valiosas de medição ou sinalizadores úteis por servirem de guias para monitorar, analisar e melhorar a qualidade dos serviços de suporte clínico ou outras funções organizacionais.

O uso dessas métricas atendem a muitos propósitos. Os indicadores quantitativos também fornecem uma base quantitativa para médicos, cirurgiões e gestores da saúde com o objetivo de alcançar melhorias nos procedimentos internos. Eles permitem fazer comparações ao longo do tempo entre locais distintos, realizar julgamentos precisos e definir prioridades.

Indicadores quantitativos não medem diretamente a qualidade dos serviços, mas são utilizados para escolher cirurgias, apoiar a responsabilização dos profissionais, organizar cuidados clínicos e proporcionar melhorias da qualidade.

A utilização dessas métricas possibilita que as organizações monitorem e avaliem tudo o que ocorre com os seus pacientes para compreender as consequências da atuação dos profissionais e dos sistemas organizacionais.

Indicadores científicos

Há indicadores científicos embasados em padrões de atendimento, evidências e literatura acadêmica — por exemplo, sínteses de pesquisas, ensaios clínicos e meta-análises. Existem alguns que são extremamente relevantes quando faltam evidências científicas, pois são identificados e determinados por um grupo de especialistas de saúde que realizam um processo de consenso com base em sua experiência.

As métricas científicas são confiáveis e válidas, tendo em vista que se relacionam com hipóteses claramente identificáveis e previamente testadas. Esses indicadores podem ser descritos conforme a força das evidências científicas para prever resultados lógicos. Eles são perfeitos quando descritos de forma exaustiva e exclusiva e baseados em definições predeterminadas por profissionais especializados para detectar falsos positivos ou negativos.

​​Portanto, essas métricas são relevantes para a prática clínica, possibilitam a realização de comparações úteis que têm como base evidências cientificamente comprovadas. Cada indicador científico precisa ser definido detalhadamente, com especificações de dados explícitas para ser específico. No entanto, esses indicadores podem ter variações referentes à sua confiabilidade ou validade quando usados para analisar questões de qualidade.

Indicadores genéricos

Indicadores genéricos são usados para analisar doenças crônicas ou agudas, bem como para aplicar cuidados preventivos. Normalmente são aplicados para descobrir diagnósticos, tratamentos ou durante a triagem. Eles abarcam intervenções, uso de medicamentos, estudos laboratoriais, exames e históricos médicos. Eles podem ser expressos como taxas ou proporções em um determinado período.

As métricas genéricas utilizam valores médios provenientes de uma amostra populacional. Com eles, os gestores realizam comparações entre tendências ao longo do tempo para numerar e denominar especificamente a população que corre riscos de sofrer enfermidades. Dessa maneira, são indicadores que apontam fenômenos individuais ou coletivos intrinsecamente indesejáveis, capazes de desencadear investigações e análises adicionais.

Indicadores genéricos contam com baixo desempenho, porém, são importantes para o gerenciamento de riscos. Por exemplo, podem ser aplicados para analisar infecções em feridas, nas quais o denominador é o número de pacientes que passaram por cirurgia e o tempo de internação pós-operatório maior ou igual à certa quantidade de dias.

Indicadores estruturais

Alguns indicadores se referem aos processos, estruturas e resultados dos cuidados de saúde. As métricas estruturais denotam os atributos dos ambientes médicos onde são realizados os procedimentos, dos recursos materiais e humanos, equipamentos, instalações e muito mais. Elas também se relacionam com as qualificações de pessoal, equipes médicas, organização de processos e uso de tecnologias.

Os indicadores estruturais podem incluir médias relacionadas às unidades específicas, proporção de especialistas em relação aos generalistas na escala médica e diretrizes clínicas que precisam de revisão anualmente. Essas medidas apontam a proporção de pacientes avaliados pelos médicos em períodos ou horas após os encaminhamentos, ou o número de pessoas encaminhadas para cuidados regulares, por exemplo.

Essas métricas também registram o número de pacientes atendidos conforme as diretrizes clínicas e resultados de certas doenças. Diante disso, os médicos obtêm dados sobre morbidade, mortalidade, qualidade de vida, estado de saúde, satisfação do público, perfil de pacientes etc. Os profissionais conseguem visualizar em números as consequências das suas atividades para interagir com os pacientes.

Entenda quais mudanças podem ser feitas a partir da análise de dados

A coleta de dados funciona se você souber o que fazer com essas informações. Os profissionais precisam encontrar uma forma sistemática e centralizada de coletar, armazenar e analisar cada informação coletada para que possa usá-las a seu favor. Adiante, vamos explicar as alterações que os hospitais e outras instituições médicas podem realizar a partir de suas análises.

Personalização dos atendimentos aos pacientes

As análises de dados tornam a prestação de cuidados de saúde mais eficiente e, em virtude disso, reduzem os custos. As coletas dessas informações já foram simplificadas nos últimos anos e vão além de ajudar a melhorar as operações do cotidiano. Elas permitem personalizar os atendimentos aos pacientes para efetuar melhorias, fazer previsões e rastrear tendências.

Otimização de diagnósticos e tratamentos

Com as análises de dados, torna-se mais prático promover medidas preventivas para dar aos pacientes uma visão mais nítida sobre seus objetivos de saúde e tratamento. As avaliações otimizam os diagnósticos e os tratamentos, conferindo a velocidade e a precisão necessárias para o processo de cura. Isso é relevante porque a população procura cuidados médicos centrados no paciente.

Há uma demanda crescente por atendimentos baseados em valor e, em decorrência disso, houve uma mudança considerável no direcionamento das preventivas capazes de melhorar a saúde pública. As análises de dados tornam isso possível e, ao em vez de simplesmente tratar ou atenuar os sintomas segundo o seu surgimento, os médicos evitam o desenvolvimento de doenças crônicas.

As técnicas avançadas de análise de dados na Medicina aceleram as descobertas de curas para o câncer, detectam tratamentos usados no mundo inteiro, os quais têm a maior taxa de sucesso. Os bancos de dados que os médicos acessam apoiam suas tomadas de decisões para que sejam mais acertadas, geralmente são provenientes de históricos médicos complexos ou que sofrem de várias condições.

Melhoria na experiência do paciente e de colaboradores

O uso de data analytics pode servir de apoio para as decisões de tratamentos clínicos realizados pelos profissionais de saúde. As tecnologias fornecem mais detalhes individuais dos pacientes para a hospitalização quando não houver outra possibilidade. Elas servem para prever riscos de deterioração, infecção e internação, assim como para cortar despesas que não são necessárias.

Os bancos de dados provaram ser úteis no tratamento de pacientes que sofrem de várias condições. As análises baseadas em Inteligência Artificial (IA) permitem que as imagens de exames sejam lidas por algoritmos que conseguem identificar com mais precisão eventuais padrões para obter diagnósticos. As avaliações ajudam a identificar pacientes com depressão ou riscos de tentativa de suicídio.

O gerenciamento de informações relacionadas aos cuidados de saúde tem o potencial de gerar melhores cuidados se realizados corretamente. Com conjuntos de dados centralizados, o acesso aos dados é imediato, onde e sempre que for necessário. A adição de análise de big data também aprimora a eficiência em todas as frentes.

Maximização de recursos

As soluções tecnológicas integram os dados de dispositivos de diversas fontes disponibilizadas pelos próprios pacientes. A tecnologia emite alertas em tempo real aos médicos que podem acessar as informações de qualquer lugar e em todos os momentos. Com os recursos atuais, os profissionais de saúde podem fazer previsões de surtos de doenças e impedir problemas a nível global.

Os modelos de análise preditiva, por exemplo, usam a mineração de dados, as estatísticas e o aprendizado de máquina para encontrar padrões e prever consequências. As tecnologias já são construídas e testadas com dados reais de saúde, que são coletados da sociedade para oferecer soluções nos níveis micro e macro.

Os dados de saúde coletados pelas tecnologias avançadas são aplicados ​​para a pontuação de riscos, previsão de deterioração da saúde e muito mais em níveis individualizados de pacientes. A modelagem preditiva também pode ser usada em uma escala muito maior para a gestão da população diante de pandemias e epidemias que podem e devem ser controladas.

Reduções nos custos de assistência médica

Os cuidados de saúde custam caro para o governo e para os particulares que utilizam planos privados. E, esses custos tendem a aumentar com o avanço da idade e do envelhecimento, população que já é uma realidade mundial. Por meio do uso de análises preditivas e prescritivas, as organizações de saúde podem obter modelos detalhados para reduzir riscos e despesas.

Os custos dos pacientes também são reduzidos com a análise de dados. Além dos benefícios centrados nos pacientes, as avaliações de saúde e as métricas podem diminuir os não comparecimentos e faltas às consultas. As tecnologias permitem evitar quebras de equipamentos, gerenciar os gastos da cadeia de suprimentos e diminuir fraudes.

Os analistas observam as informações que estão sendo coletadas e usam suas habilidades para fazer a gestão da qualidade, análise e interpretação de dados para fornecer aos médicos insights acionáveis. A crescente necessidade de melhoria no setor de saúde aumentou significativamente a demanda por profissionais qualificados, que compreendam e saibam fazer escolhas.

Funções diferenciadas

Hoje, os médicos precisam entender como são desenvolvidas e avaliadas as tecnologias de informação (TI) em saúde e outros sistemas de sua área. Os principais avanços tecnológicos influenciam suas atividades e rotinas, levando-os a avaliar dados brutos, examinar informações atualizadas e históricas. As soluções mineram os dados e automatizam relatórios, contudo, exigem habilidades distintas para o seu manuseio.

Há profissionais que atuam construindo modelos preditivos e resolvem problemas para as organizações que os contratam. Para fazer isso porque são versados ​​em várias competências essenciais, por exemplo, visualização e interpretação de dados, programação estatística e linguagem de consulta estruturada (SQL). Eles também desenvolvem habilidades interpessoais como analista de dados de saúde.

Para atuar nesse segmento, é preciso ter formação, boas habilidades de comunicação, atenção aos detalhes, pensamento criativo e analítico. Não é um requisito ser bacharel em informática, estatística, matemática ou ciência de dados para ocupar o cargo de analista de dados de saúde. Mas é crucial ter conhecimentos aprofundados nesses campos do conhecimento.

Oportunidades do mercado

Uma pós-graduação pode qualificar o profissional para ocupar posições mais altas e competitivas. Você pode obter o seu certificado se quiser trabalhar com análises de dados e já tiver uma graduação concluída. Muitas organizações utilizam informações de saúde e requerem a ajuda de quem tem qualificação e expertise para atuar em centros de diagnósticos.

Também existem muitas oportunidades em departamentos de saúde do governo, hospitais, privados ou públicos, consultórios médicos, empresas que vendem planos ou consultorias de saúde, fornecedores de TI etc. Dependendo do setor que você escolher, poderá inclusive trabalhar como parte de equipes ou sozinho, se preferir. Os ganhos financeiros são bastante promissores para quem aposta nessa área.

Saiba por que é importante se manter atualizado sobre o tema

É indispensável se informar sobre como são feitas as análises de dados na Medicina, especialmente se você tem a intenção de atuar na área clínica ou hospitalar. Os futuros administradores, executivos, médicos e pesquisadores conseguirão ter sucesso em suas carreiras se compreenderem os benefícios que as soluções de data analytics podem oferecer aos pacientes em geral.

Utilização de técnicas avançadas

Muitos profissionais de saúde já estão trabalhando em conjunto com pessoas treinadas para o uso de técnicas avançadas de análise de dados. Os médicos também podem atuar diretamente com novas ferramentas que apresentam interfaces gráficas, embora não tenham experiência em usar Big Data. É necessário apenas ter responsabilidade e disponibilidade para obter novos aprendizados.

Agilidade nas práticas clínicas

Nos estabelecimentos de saúde, a análise de dados pode reduzir o tempo de espera dos pacientes com o aprimoramento nos agendamentos e com equipes capacitadas. As métricas orientam os atendentes para mostrar aos pacientes mais opções ao receber tratamentos, agendar consultas e reduzir as taxas de internação. A agilidade nas práticas clínicas destinadas revela quais pessoas correm maior risco.

Previsão e prevenção de tratamentos

A análise de dados facilita aos gestores de saúde a trabalhar para a obtenção de uma previsão e a prevenção de enfermidades em vez de se preocupar apenas com as respostas dos tratamentos. As avaliações preditivas são fundamentais para identificar pacientes que enfrentam riscos maiores de doenças crônicas. Elas são feitas baseadas em fatores sociais e laboratoriais.


Gostou de saber mais sobre a análise de dados na Medicina?

A análise de dados na Medicina vem sendo cada vez mais incentivada por meio de uma cultura data driven. E os seus benefícios abrangem todas as pessoas na cadeia da assistência médica, desde os pacientes até os gestores hospitalares.

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