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Com potencial para revolucionar a medicina, o uso de big data na saúde pode melhorar diagnósticos e personalizar tratamentos. A tecnologia também auxilia na previsão de epidemias e pandemias, permitindo se antecipar a crises como a da covid-19, que causou milhões de mortes.
A gestão hospitalar é outra área que pode se beneficiar com esta solução otimizada pela IA generativa, reduzindo desperdícios de recursos, melhorando a eficiência operacional e aprimorando a tomada de decisões estratégicas. Além disso, ela contribui para melhorar a qualidade do atendimento e superar outros desafios.
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O que é Big Data?
O termo se refere aos grandes volumes de dados dos mais variados tipos de fontes, como redes sociais, transações financeiras e dispositivos conectados. Essas informações são geradas todos os dias e servem de base para otimizações em diferentes áreas, incluindo a saúde.
A partir de ferramentas avançadas e com a integração da inteligência artificial, tem se tornado mais fácil identificar padrões e tendências em meio a tais bancos de dados. Dessa forma, é possível obter insights valiosos para os mais variados tipos de necessidades.
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Os 5 Vs do Big Data
Para extrair valor dos dados, aumentando a eficácia da transformação digital, são levados em conta os “5 Vs do Big Data”. Esse conceito representa as características e os desafios fundamentais para a análise das informações coletadas.
São eles:
- Volume: medido em terabytes, petabytes e daí em diante, diz respeito à quantidade massiva dos dados gerados por meio de redes sociais, dispositivos de internet das coisas, tecnologia vestível etc;
- Velocidade: representa a rapidez com que essas informações surgem, são transmitidas e precisam ser processadas, o que muitas vezes acontece em tempo real para obter vantagem;
- Variedade: abrange tipos e formatos de dados originados de diversas fontes, como textos, imagens e vídeos, podendo ser estruturados, semiestruturados ou não estruturados;
- Veracidade: indica a precisão e a confiabilidade dos dados, reforçando a importância da filtragem das informações para evitar erros;
- Valor: é a capacidade de obter informações úteis que resultarão em benefícios reais, como aumento de receitas e melhoria no atendimento, ao analisar grandes volumes de dados.
Big Data aplicado à medicina e saúde
A análise de dados em saúde representa a coleta e o processamento de informações em grande escala de pacientes, complexas demais para mecanismos convencionais. Para aprimorá-la, são utilizados algoritmos de aprendizado de máquina em um trabalho que também inclui cientistas de dados.
Os resultados podem contribuir para melhorias além dos benefícios diretos para usuários, médicos e administradores. Os governos têm a possibilidade de usá-los para identificar áreas carentes de atendimento e reforçar a quantidade de profissionais para certas especialidades, por exemplo.
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Já os pesquisadores aproveitam os relatórios para detectar epidemias ou pandemias surgindo, alertando as autoridades com antecedência. A indústria farmacêutica, por sua vez, tem no big data um poderoso aliado para desenvolver novos medicamentos de maneira mais rápida e barata.
Como dados são coletados no setor de saúde
A digitalização dos prontuários médicos foi decisiva para os avanços na área, consistindo em uma das principais fontes de dados. Os registros também trazem detalhes comportamentais, como dieta e condições de saúde mental, fornecendo um panorama completo para os algoritmos.
Mas os dados podem ser obtidos, ainda, com os wearables, o que inclui os monitoramentos feitos por relógios inteligentes e pulseiras fitness, e aplicativos de saúde. Esforços de marketing digital e as redes sociais são alguns dos outros meios de coletar informações para a análise.
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Institucionalmente, as gestões hospitalares geram insights a partir dos dados de prestação de serviços de saúde. Os cronogramas de pessoal, que determinam a quantidade de profissionais necessários para cuidar dos pacientes em um determinado período, são uma das opções.
Dados de sinistro de seguro, encaminhamentos médicos e o tempo de espera do paciente são outras informações valiosas. Também são aproveitadas as métricas de desempenho de funcionários, como a quantidade de atendimentos por hora, e da cadeia de suprimentos.
Medicina personalizada e tratamentos sob medida
Como dados ajudam a salvar vidas? Se antigamente o acúmulo de enormes volumes de informações era caro e impreciso, hoje tecnologias inovadoras permitem convertê-los em dados facilmente legíveis, oferecendo aos médicos soluções sob medida para cada paciente.
As amostras de big data possibilitam a identificação de sinais de alerta de uma doença grave antes mesmo que ela surja, por meio de algoritmos e ferramentas de IA. Em geral, o tratamento em estágio inicial é mais simples, barato e eficiente, aumentando as chances de cura.
Um paciente que tenha hipertensão, por exemplo, pode usar um smartwatch calibrado para monitorar os valores de pressão arterial e enviar as informações ao cardiologista. Analisando os dados de maneira completa, o especialista tem a chance de realizar adaptações na abordagem terapêutica para prevenir novos episódios adversos.
O mesmo vale para diversos outros tipos de doenças, incluindo aquelas associadas à saúde mental. Graças à identificação otimizada de padrões, o big data na saúde também prevê comportamentos suicidas, acelerando intervenções preventivas essenciais para salvar vidas.
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A análise massiva de dados viabiliza, ainda, a medicina de precisão ao identificar pessoas que se beneficiem de certos medicamentos ou procedimentos. Isso leva ao desenvolvimento de tratamentos personalizados, tornando a reabilitação mais rápida.
Compreender melhor os perfis genéticos dos indivíduos também facilita a criação de medicamentos específicos e o entendimento de doenças complexas. Monitoramento remoto e o atendimento contínuo são outras vantagens fornecidas.
Na telemedicina, o uso de big data traz mais celeridade a todos os processos, possibilitando avaliações rápidas e eficazes. Com a inovação tecnológica, é possível promover atendimento de qualidade para quem vive em áreas remotas e nem sempre tem a chance de ir a um hospital.
Desafios da tecnologia na medicina
Revolucionando a saúde ao promover uma visão mais global e preditiva, o big data lida com desafios, como a organização e a priorização das informações. Mesmo com a capacidade de análise dos sistemas modernos, identificar conteúdos realmente úteis dá trabalho, com dados incompletos ou fragmentados podendo gerar erros graves.
Também é essencial que profissionais capacitados tenham acesso aos dados para aproveitá-los de forma inteligente, o que nem sempre acontece. Além disso, é necessário investir em sistemas robustos e caros para obter os benefícios da tecnologia, deixando de fora instituições sem muitos recursos financeiros.
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Como o big data na saúde lida com volumes gigantescos de dados, há, ainda, preocupações quanto à privacidade dessas informações. Diante da possibilidade de vazamentos por meio de falhas e ataques cibernéticos, a adoção da tecnologia passa por investimentos em segurança cibernética.
Outro desafio está na adequação à Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), que estabelece regras para coleta, tratamento, armazenamento e compartilhamento de dados pessoais. Equilibrando a inovação com as questões éticas e regulatórias, a análise de dados pode se tornar uma grande aliada da medicina.
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