Big data na saúde: o que é, como funciona e exemplos de aplicações

O uso de big data na saúde apresenta oportunidades promissoras.

Com a coleta e análise de um grande volume de dados, órgãos públicos, médicos, pesquisadores e gestores em saúde conseguem extrair insights valiosos para qualificar a assistência.

A partir daí, se habilitam a aprimorar a experiência do paciente, aumentando a personalização do atendimento, tratamento e ações de medicina preventiva.

É nesse cenário que o big data desponta como uma inovação de grande utilidade no universo da transformação digital na saúde.

Siga a leitura para saber mais sobre o assunto, conhecer as principais aplicações e entender qual a relação entre big data e telemedicina.

O que é big data na saúde?

Big data na saúde é o uso de grandes volumes de dados coletados de diversas fontes, como registros médicos, dispositivos vestíveis e redes sociais, para análise e tomada de decisões. 

Essas informações são usadas para melhorar diagnósticos, personalizar tratamentos e otimizar a gestão hospitalar. 

Através de algoritmos e inteligência artificial, o big data ajuda a prever epidemias, monitorar pacientes em tempo real e aumentar a eficiência dos serviços de saúde.

Como explica o estudo “Uso de big data em saúde no Brasil: perspectivas para um futuro próximo”:

“Em vez de definir big data por meio de uma quantidade específica de bytes, ou pelo tempo necessário para a análise, uma melhor solução é enfatizar a necessidade de mudança de processos. Atualmente, define-se big data como uma quantidade de dados suficientemente grande que leve a uma mudança nas formas tradicionais de análise de dados.”

Qual a importância do big data na saúde?

O big data na saúde possibilita não apenas a compilação e organização de grandes quantidades de dados, como também sua mineração e gerenciamento.

O que faz toda a diferença para as soluções de saúde, uma vez que viabiliza estudos, comparações e análises de dados relevantes, gerando insights que apoiam a tomada de decisões de gestores e profissionais de saúde.

Essa importância fica evidente quando recordamos que quantidades maciças de dados são produzidas por um único estabelecimento de saúde, por vezes, em poucas semanas.

Embora tenham seu valor, nem todos os dados têm significado individualmente, e procurar por aqueles que fazem sentido para determinada finalidade pode ser bastante trabalhoso quando não se tem o auxílio da tecnologia na saúde.

Nesse cenário, a mineração de dados viabiliza sua seleção a partir de comandos pré-determinados, resultando em oportunidades de gerenciamento simplificado.

Os dados selecionados são avaliados em conjunto, permitindo a construção de informações que se traduzem em insights úteis para direcionar ações de gestão em saúde, diagnóstico e tratamento de doenças, prevenção de epidemias, etc.

Como funciona o big data na saúde?

Como mencionei, o big data funciona a partir da integração, gestão e análise de dados de uma ou mais fontes de saúde.

Podem ser registros de exames de imagem, dados de pesquisas ou saúde pública, parâmetros coletados por wearables de saúde, entre outros.

Vou tomar como exemplo os wearables ou dispositivos vestíveis, tais como relógios inteligentes ou pulseiras que coletam registros de sinais vitais automaticamente.

Imagine que um paciente diagnosticado com hipertensão arterial esteja usando um desses itens para monitorar especialmente os valores de pressão arterial.

Serão gerados diversos dados, entretanto, os mais importantes dependem da configuração do aparelho para detectar a pressão alta – nesse caso, igual ou maior que 14 por 9.

Ao identificar a pressão elevada, o dispositivo poderá emitir alertas sonoros e visuais ao paciente, ou até enviar esses alertas a cuidadores e ao cardiologista que prescreveu seu tratamento.

Uma análise mais completa e extensa poderá embasar, ainda, mudanças na abordagem terapêutica e boas práticas para prevenir novos eventos adversos.

Exemplos de aplicações do big data na saúde

Agora que você sabe como funciona o big data na saúde, confira aplicações na prática, baseadas no já mencionado artigo sobre o uso dessa solução no Brasil.

Registros do prontuário eletrônico

A digitalização de prontuários já representa um avanço significativo para os estabelecimentos de saúde.

Contudo, essa evolução é mais acentuada quando é utilizado o prontuário eletrônico – um software robusto que reúne, compila e organiza os dados dos pacientes.

Esse sistema pode contar com o reforço do big data para analisar, localizar e comparar informações de interesse, a fim de qualificar a assistência em saúde.

Medicina de precisão

A medicina de precisão parte da avaliação de dados populacionais para construir tratamentos personalizados, que considerem características específicas de cada paciente.

Nesse contexto, o big data viabiliza a seleção e cruzamento de dados para identificar padrões e recortes importantes para estabelecer pequenos grupos de indivíduos que se beneficiam de um medicamento, procedimento, etc.

Assim, aumentam as chances de cura, reabilitação e melhora com rapidez.

União com a Internet das Coisas (IoT)

A IoT na medicina se refere a diferentes dispositivos conectados à internet, permitindo um controle generalizado e a união dos dados coletados.

Comentei um exemplo dessa tecnologia mais acima, quando mencionei os dispositivos vestíveis que apoiam o monitoramento de doentes crônicos.

O big data dá suporte à análise desses registros e separação daqueles que estejam fora dos padrões de normalidade, permitindo a emissão de alertas customizados.

Medicina diagnóstica

A avaliação de grandes quantidades de registros gerados por exames de diagnóstico por imagem é um dos usos do big data junto à medicina diagnóstica.

Médicos e outros profissionais de saúde ganham agilidade ao delegar uma primeira triagem a essa ferramenta, recebendo imagens selecionadas que apresentam achados fora dos padrões de normalidade.

Qual o papel do big data na telemedicina?

A telemedicina corresponde à oferta de serviços médicos a distância, utilizando Tecnologias Digitais da Comunicação e Informação (TDCIs) como a internet.

Essas soluções podem ser combinadas ao big data para dar mais celeridade ao telediagnóstico, por exemplo, que possibilita a interpretação e emissão de laudos a distância.

Imagens, gráficos e outros registros serão analisados em instantes, deixando para o médico especialista a avaliação de alterações que podem sinalizar doenças.

A integração com o prontuário online também é interessante para a telemedicina, por auxiliar na detecção de comorbidades, alergias e outros dados do histórico do paciente.

Nesse cenário, a aplicação do big data junto à telemedicina online, bem como em outras áreas da saúde, deverá se popularizar nos próximos anos.

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Conclusão

São muitas as oportunidades que se abrem a partir do uso de big data na saúde.

Neste artigo, apresentei algumas delas, junto a exemplos que já vêm sendo incorporados ao mercado de saúde.

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