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Como a análise de big data está impulsionando o mercado da saúde no Brasil


(Imagem: Reprodução)

Fonte: Estadão

Diante do potencial do Big Data na saúde, as aplicações existentes hoje apenas engatinham. Futuramente, ela mudará drasticamente a velocidade e a forma dos diagnósticos, a criação de estratégias e a indicação de tratamentos epidemiológicos preventivos. A tecnologia que está sendo desenvolvida e aperfeiçoada para estruturar e interpretar os dados hoje tem diversas aplicações, que tendem a ganhar outra escala conforme esse mercado amadurece.

Alguns dos usos mais imediatos envolve principalmente as áreas operacionais da medicina, como o business intelligence do setor. Com dados operacionais de um grupo médico plenamente integrado, as aplicações de IA (Inteligência Artificial) podem extrair informações sobre como organizar equipes e turnos, dividindo o capital humano sem deficiência nem ociosidade, distribuição de remédios de forma otimizada e inteligente, integração inteligente de prontuários, controle de estoques e inventário planejados de acordo com modelos de previsão, laudos e exames de imagem que poupam tempo tanto do paciente quanto dos profissionais de saúde envolvidos, e mesmo a redução de custos dentro de um grupo médico com empresas de vários perfis. Uma outra aplicação de análise de Big Data que possivelmente deve ter um grande impacto quando alcançar escala é a unificação de prontuários médicos, que permitirá a previsão de problemas de saúde na população graças a uma análise mais profunda de dados epidemiológicos. Registros completos com dados pessoais, histórico médico, informações demográficas, alergias e resultados de exames laboratoriais compartilhados por sistemas seguros, serão uma mina de ouro para prevenção, diagnóstico e tratamento de diversas condições clínicas.

No caso de grupos médicos que têm usado Big Data para melhorar suas rotinas, o atendimento e a eficiência dos serviços, suas interfaces para acessar esses dados estão cada vez mais intuitivas. Isso acaba permitindo que mesmo os gestores não especializados em ciência de dados manipulem dados a fim de tomarem decisões rápidas e eficientes com base na análise de padrões, como alterações na estrutura de uma equipe para atender uma demanda prevista de atendimentos, controlar estoques ou mesmo otimizar o tempo de atendimento alterando rotinas.

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