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Big Data na saúde: entenda como o grande volume de dados está transformando o setor

Saiba como o setor da saúde vem se valendo da big data para otimizar processos e investir em soluções que possam ajudar no trabalho dos profissionais da área.
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A área da saúde sem dúvida é uma das que mais se beneficia de novas tecnologias e  avanços tecnológicos que, muitas vezes, foram criados para um propósito que não tem relação nenhuma com saúde.

É uma questão de adaptação: se uma tecnologia pode ser útil em outra área e tem como ser adaptada para uma nova finalidade, porque não aproveitar a chance? Como vimos em outro artigo recente, a Internet das Coisas nasceu como um meio de distribuir cartões de fidelidade e acabou tornando-se uma das inovações mais proeminentes dos últimos anos — tendo, inclusive, diversas aplicações na área da saúde.

O caso da big data é relativamente parecido: estamos falando de análise de dados, algo que é muito utilizado no marketing, no varejo, na indústria e no meio empresarial. Através da big data, empresários podem embasar suas decisões estratégicas e empresas podem lançar produtos novos. Campanhas de marketing podem ser direcionadas para um público-alvo específico e varejistas podem identificar novas oportunidades de negócio.

Porém, a big data também tem se mostrado cada vez mais relevante na área da saúde. Antes de nos aprofundarmos neste tema, precisamos entender o básico.

O que é big data?

Big data é um conceito que envolve a grande quantidade de dados que são gerados o tempo todo, especialmente na internet. Um artigo da Scientific Electronic Library Online define a big data como “uma quantidade de dados suficientemente grande que leve a uma mudança nas formas tradicionais de análise de dados”.

Pense que, hoje em dia, tudo o que fazemos na internet deixa uma “trilha digital” de dados: os sites que acessamos, as compras online que fazemos, as nossas postagens nas redes sociais. Como o número de dispositivos conectados aumentou consideravelmente, a quantidade de dados gerados cresceu na mesma proporção. 

Seu celular, por exemplo, está sempre com você, então sabe a sua localização o tempo todo, conhece as lojas virtuais que você visita, os tipos de conteúdo que você consome e os produtos que estão na sua lista de desejos. Suas redes sociais se baseiam nisso para sugerir anúncios personalizados, que tenham relação com seus interesses – aliás, esse é um dos muitos usos da big data no marketing digital.

O que torna a big data tão valiosa não são os dados em si, mas os insights e oportunidades que podem surgir com base na análise desses dados. Aí entra a chamada big data analytics: ao cruzar as informações obtidas em diferentes fontes, uma empresa ou anunciante tem acesso a um perfil bastante completo de uma pessoa, incluindo seus hábitos de consumo, que geralmente são o que importa quando a ideia é vender um produto ou serviço.

Os 5 V’s da Big Data

Intrínsecos ao conceito de big data, existem os chamados cinco V’s, que correspondem a cinco fatores fundamentais dos dados que agregam valor a eles. Os V’s da big data são:

Volume: Como vimos acima, estamos o tempo todo gerando dados que podem ser úteis de alguma maneira. O primeiro V refere-se basicamente à quantidade de dados que formam o que chamamos de big data.

Variedade: Os dados que compõem a big data podem ser originados em diversas fontes: sites, redes sociais, lojas, serviços de streaming, aplicativos, etc. Quanto maior a variedade de fontes, maior é a complexidade da análise dos dados e mais rico é o conteúdo extraído deles. O segundo V diz respeito à variedade de fontes, que rendem informações mais completas.  

Velocidade: O terceiro V é o da velocidade com que o processamento dos dados deve ser feito. Para a big data ser útil, todo o processo de coleta e análise dos dados deve ser rápido e preciso. A informação deve ser processada com a maior agilidade possível para que possa gerar insights efetivos. Aí entram ferramentas digitais e inteligência artificial, que otimizam a análise dos dados, garantindo mais velocidade e assertividade. 

Veracidade: Nem toda informação que está na big data é verdadeira. Quantas vezes colocamos um produto no carrinho e não finalizamos a compra, ou buscamos alguma informação apenas por curiosidade, sem que haja real interesse no assunto? O quarto V da big data leva em consideração a veracidade dos dados, ou seja, quão relevantes e confiáveis eles são. Quanto mais precisos os dados, mais efetivos serão os resultados das ações tomadas com base neles.

Valor: O último V da big data é o do Valor, que diz respeito a diferentes tipos de valor. Para começar, há o valor dos dados em si, que estão atrelados ao V da veracidade. Porém, quem faz uso da big data precisa saber o que está fazendo. Do contrário, o trabalho de análise dos dados não tem valor nenhum. O processamento de dados gera custos, que devem ser mensurados para que se tenha um entendimento do que ele representa, de qual o valor agregado do esforço despendido em analisar os dados. Há vários “valores” em jogo quando o assunto é big data analytics.

Aplicações da big data

Uma das grandes vantagens da big data está no fato dela poder ser aplicada em praticamente qualquer ramo de atividade. Uma fabricante pode se valer da big data para lançar um produto novo, enquanto um varejista pode utilizar a análise de dados para elaborar estratégias de vendas e promoções que vão de encontro aos hábitos de seus clientes.

Mas isso é só a ponta do iceberg: a análise de dados é muito versátil e pode trazer resultados nas mais variadas áreas. Se uma empresa de recursos humanos está realizando um processo seletivo, por exemplo, pode se valer da big data para fazer uma varredura inicial nos candidatos, buscando características que considere mais adequadas. O mesmo vale para um escritório de advocacia que está buscando inconsistências em um processo que tem centenas de páginas: são estabelecidas diretrizes para que o computador saiba exatamente o que procurar, acelerando o trabalho.

Quem atua no mercado financeiro, por sua vez, pode se valer da análise de dados para teorizar cenários favoráveis e até mesmo realizar previsões de valorização de ações e flutuações econômicas. Na área de logística, a big data pode ser usada para sincronizar e automatizar entregas, evitando erros e economizando combustível.

Estas são apenas algumas utilizações da big data, mas que conseguem demonstrar a versatilidade inerente ao bom uso da tecnologia. Devemos lembrar que a análise de dados em si é feita por máquinas, algoritmos e inteligência artificial, ou seja, qualquer processo que trabalhe com grandes quantidades de dados pode ser otimizado com a ajuda da tecnologia e da big data analytics.

Big data na área da saúde

Como todas as outras áreas que mencionamos, o setor da saúde também vem se valendo da big data para otimizar processos e investir em soluções que possam ajudar no trabalho dos profissionais da saúde, na manutenção de clínicas e de hospitais, no armazenamento de informações relevantes sobre os pacientes e na realização de exames e diagnósticos mais precisos.

O prontuário eletrônico do paciente (PEP), por exemplo, faz uso de duas tecnologias distintas para trazer qualidade de vida aos pacientes e agilidade aos profissionais da saúde: a  digitalização de todas as informações médicas do paciente, de preferência em uma plataforma integrada, que possa ser acessada por médicos de diferentes áreas e estabelecimentos de saúde.

Segundo um artigo da Scientific Electronic Library Online, “alguns dos benefícios do uso integrado do PEP são o ganho de tempo no preenchimento, a diminuição do viés de memória/esquecimentos, a completitude das informações e o seu potencial para uso em pesquisas científicas”. O mesmo artigo ressalta que o PEP já é universal no sistema de saúde do Reino Unido, e que o Brasil está atrasado na implementação do sistema, que precisará de engajamento do SUS e do sistema de saúde privado para operar. 

A situação do Brasil demonstra que algumas oportunidades de uso da  análise de big data mais imediatas incluem a conexão dos bancos de dados mantidos pelo Ministério da Saúde, como o Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (Sinasc), o Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), o cartão SUS, entre outros. Outro ponto que merece atenção é a colaboração entre centros de pesquisa nacionais e internacionais para o desenvolvimento de pesquisas multicêntricas encabeçadas por laboratórios e pesquisadores brasileiros.

A medicina de precisão é outra vertente que deve ser bastante favorecida pela big data: falamos mais detalhadamente sobre o assunto em um outro post, mas, basicamente, trata-se de uma forma mais humanizada de praticar a medicina, levando em consideração as informações genéticas do paciente. O foco deixa de ser a doença e passa a ser o indivíduo que está sendo tratado. Um banco de dados universalizado facilitará bastante o acesso dos médicos às informações de cada paciente.

A análise de dados na saúde

A Hilab reconhece a importância dos dados para a saúde.  Nossos equipamentos de testes laboratoriais remotos compartilham informações o tempo todo com um grande banco de dados na nuvem. Toda essa informação possibilita que nossa inteligência artificial proprietária, a C4IO, torne-se cada vez mais capacitada para realizar as análises, que sempre passam pelo aval de um especialista qualificado.

A tecnologia está revolucionando a medicina, e nós fazemos parte dessa revolução.  Conheça os testes laboratoriais remotos da Hilab e deixe a nossa tecnologia contribuir com a saúde das pessoas, inclusive no combate ao Covid-19.

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