O Big Data em Saúde é uma das novas tecnologias aplicadas ao setor, que têm como objetivo criar novos modelos assistenciais baseados em evidências.
A ideia é que o trabalho relativo aos cuidados com a Saúde seja centrado no paciente.
Continue com a leitura deste post para saber mais detalhes sobre esta inovação, os seus principais desafios e alguns exemplos de aplicação.
O que é Big Data em Saúde?
O Big Data em Saúde é uma estratégia para coleta, armazenamento e análise de uma vasta quantidade de dados digitalizados na área da Saúde.
Esses dados são coletados de diversas fontes, como prontuários eletrônicos, exames e laudos em formato digital.
Isso além dos dispositivos móveis que monitoram as atividades dos usuários, exibindo seus padrões de comportamento.
Por meio do cruzamento e análise desses dados, é possível descobrir muitas informações sobre a saúde da população que ajudam na tomada de decisões.
É possível prevenir epidemias, pesquisar curas de doenças, reduzir custos de pesquisa e assim por diante.
Com o avanço da Medicina, a expectativa de vida das pessoas subiu e os tratamentos mudaram. Hoje, os médicos estão empenhados em descobrir sinais da doença antes que elas se desenvolvam em quadros mais graves.
Nesse sentido, o Big Data em Saúde representa uma virada de chave. Se antes ela se voltava a tratar de problemas já instalados, hoje busca prevenir as doenças.
Principais desafios do Big Data em Saúde
Um dos grandes desafios do Big Data em Saúde é a descentralização de dados médicos. As fontes são numerosas e administradas por diversas instituições.
Para promover a integração de todas essas fontes, seria necessário desenvolver uma nova infraestrutura com a colaboração de todos os provedores.
Outro desafio é implementar novos softwares de relatórios online que estejam no mesmo nível de evolução dos outros setores.
As tecnologias de ponta já avançaram de métodos baseados em regressão para análise preditiva, de gráficos e aprendizado de máquina.
10 exemplos de aplicação de Big Data em Saúde
Os efeitos do Big Data em Saúde já começam a ser sentidos. Aos poucos, o setor está aderindo às novas tecnologias na Medicina.
Hoje, já podemos ver algumas das aplicações do Big Data sendo usadas no setor. Confira 10 exemplos, a seguir:
- Prática da Telemedicina;
- Utilização da análise preditiva;
- Uso de Registros Eletrônicos de Saúde (EHRs);
- Diminuição de visitas desnecessárias ao pronto-socorro;
- Previsão das entradas de pacientes para alocar pessoal;
- Melhora no planejamento estratégico, com dados de saúde mais completos;
- Aumento do envolvimento do paciente com sua própria saúde;
- Desenvolvimento de pesquisas mais extensas sobre curas para o câncer;
- Aumento na segurança de dados para reduzir fraudes;
- Aplicação da imagiologia médica integrada para um diagnóstico mais amplo.
Como você pode ver nesses exemplos, o desenvolvimento de aplicativos médicos tem potencial de se tornar uma prioridade para a ciência de dados. Afinal, eles podem ajudar otimizando recursos e salvando vidas.
O Big Data em Saúde já é capaz de identificar precocemente doenças em pacientes e em grupos socioeconômicos. E com o passar do tempo, as ações preventivas resultantes das análise do Big Data serão cada vez mais comuns.
Com isso, a tecnologia deve se tornar uma grande aliada na criação de políticas públicas, promovendo a saúde para cada vez mais pessoas.
Com Feegow Clinic, você aplica Big Data em Saúde
O Feegow Clinic desempenha as 3 (três) tarefas que caracterizam o Big Data. Isto é, com ele, você coleta, armazena e analisa os dados.
Coleta de informações
Na parte da coleta de informações, a principal funcionalidade é o prontuário eletrônico do paciente. Nele, o médico digita todos os dados da pessoa diretamente no software, em formulários pré-configurados.
Além disso, o profissional também pode usar o recurso de digitação por voz. Para isso, é só clicar no ícone de microfone no campo de preenchimento do formulário e dizer as informações, que são registradas em forma de texto.
Armazenamento
Todos os dados coletados pela clínica são salvos na nuvem, ao mesmo tempo em que são registrados. A segurança dos dados é garantida por criptografia.
O Feegow Clinic está de acordo com as regras da Lei de Proteção Geral de Dados (LGPD), cumprindo todas as normas e exigências para armazenamento e troca de dados sensíveis, o que atesta que o sistema possui todos os níveis de segurança exigidos por lei.
Além disso, o software faz backups diários para garantir que nenhum dado seja perdido.
Análise de dados
Com o Feegow Clinic, você pode gerar mais de 40 tipos de relatórios e gráficos e analisar as informações de todos os setores da sua clínica.
Para usar o exemplo do prontuário eletrônico, os dados do paciente ficam todos reunidos em apenas um lugar no formato de linha do tempo.
Assim, o médico pode visualizar o histórico clínico completo do paciente para elaborar um diagnóstico mais preciso.
As tecnologias estão avançando e transformando a realidade dos serviços de saúde. Para se manter competitivo neste mercado, é preciso acompanhar esta evolução.
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Perguntas frequentes:
O que é Big Data em Saúde?
O Big Data em Saúde é uma estratégia para coleta, armazenamento e análise de uma vasta quantidade de dados digitalizados no setor.
Quais são os desafios do Big Data em Saúde?
Os principais são a descentralização dos dados médicos e a implementação de ferramentas de última geração.
Quais são os exemplos de aplicação de Big Data em Saúde?
Alguns exemplos são a prática da Telemedicina e o uso de análise preditiva e Registros Eletrônicos de Saúde (EHRs), entre outros.
