BigData Analytics aplicado à área da saúde

Quando ouvimos falar em Big Data, logo nos vem à cabeça grandes empresas que utilizam essa possibilidade para lidar com a base de informações que alimentamos diariamente. Estratégias de marketing, revisão de serviços, análise de comportamento do consumidor — são diversas as possibilidades de manipulação dos dados.

 
Se considerarmos, porém, que a função do Big Data é reunir a informação que está espalhada de forma analítica, por meio de ferramentas matemáticas e de tecnologia, vemos que os seus serviços podem ser aproveitados por diversos setores além do mercado imobiliário, financeiro ou de moda — que são os que mais requisitam o serviço. A área de saúde é uma dessas possibilidades. Imagine a ideia de salvar vidas com a análise de dados? Pois isso não é uma realidade tão distante quanto você imagina. Quer saber mais? Continue acompanhando:

 

Otimização dos serviços

Muitos dos prontuários médicos são ainda escritos em papel e nem sempre com a segurança de que serão direcionados para uma base de dados eletrônica. Isso faz com que seu uso seja apenas durante o atendimento do paciente, ao invés de compor uma estratégia maior sobre os serviços do hospital. Ao unir todas essas informações, é possível entender o número de exames que são feitos, de materiais mal aproveitados, de horários de pico de atendimento, situação do estoque, entre outros. A gestão do orçamento e do tempo fica, assim, mais eficiente, possibilitando o direcionamento do investimento para as áreas com maior necessidade.

 

Compartilhamento de informações

Com uma base unificada, as informações podem ser compartilhadas entre as unidades de saúde, consultórios e hospitais, gerando um painel da saúde mais completo. Esses relatórios podem auxiliar na gestão das instituições, na criação de políticas públicas e estratégias para o terceiro setor.

 

Segurança hospitalar

Um acompanhamento mais apurado garante também o mapeamento dos erros frequentes, como medicamentos receitados erroneamente, problemas nos laudos ou demora excessiva de atendimento e suas possíveis soluções. Garante-se, assim, maior segurança para os pacientes.

 

Campanhas de prevenção

Ao mapear as maiores ocorrências ou as doenças mais frequentes, é possível desenhar campanhas de prevenção, em parceria com os órgãos locais. Se os casos de gripe H1N1, por exemplo, apresentarem crescimento, podem ser veiculadas peças de comunicação com dicas para evitar a infecção, como lavar bem as mãos, higienizar copos e garrafas de uso compartilhado, etc.

 

Controle de epidemias

Quando o crescimento de uma doença é associado diretamente a uma região, pode-se caracterizar como epidemia. A rápida associação dos dados do Big Data permitirá a identificação desse comportamento em tempo real, permitindo a intensificação da ação local e, consequente, a minimização do espalhamento.

 

Pesquisa de doenças complexas

Doenças mais graves e cujo comportamento pode ser mutável precisam de pesquisa constante e nesse ponto o Big Data é fundamental. Por meio dele, seria possível, por exemplo, analisar os padrões de mutação do vírus HIV, aprimorando os estudos para uma possível vacina. Uma outra situação seria para o tratamento de vários tipos de câncer que geram diferentes reações dependendo do paciente. Ao ter em mãos experiências bem-sucedidas em outros hospitais, as técnicas e diagnósticos de tratamento podem ser especializadas.

BigData Analytics applied to health

When we hear about Big Data, we think of large companies that use this possibility to deal with the information base that we feed daily. Marketing strategies, service review, analysis of consumer behavior — there are several possibilities for data manipulation.

 
However, if we consider that the Big Data’s function is to gather information that is scattered in an analytical way, through mathematical tools and technology, we see that its services can be used by various sectors beyond the housing, financial or fashion markets— which are the ones that require the service the most. Healthcare is one of these possibilities. Can you imagine the idea of saving lives with data analysis? Because this is not a reality as far as you think. Want to know more? Keep following:

 

Services Optimization

Many medical records are still written on paper and it is not always certain that they will be directed to an electronic database. This limits their use to only during the patient’s care, instead of composing a larger strategy on the hospital services. Uniting all this information, it is possible to understand the number of exams that are made, underutilized materials, attending rush hours, inventory status, among others. Budget and time management is thus more efficient, which enables targeting investments to the areas with greatest need.

 

Information Sharing

With a unified basis, information can be shared among health units, clinics and hospitals, creating a more complete health panel. These reports can assist in the institutions’ management, in the creation of public policies and in strategies for the third sector.

 

Hospital Security

A more accurate monitoring also ensures the mapping of frequent errors, such as medicines incorrectly prescribed, problems in the reports or excessive delay on the consultations and their possible solutions. This ensures greater safety for patients.

 

Prevention Campaigns

When mapping the major occurrences or most frequent diseases, it is possible to design prevention campaigns in partnership with local authorities. For example, if the H1N1 flu cases present growth, there can be communication pieces broadcasted with tips to avoid infection, such as washing hands properly, clean shared use cups and bottles, etc.

 

Epidemics Control

When the growth of a disease is directly associated to a region, it can be characterized as an epidemic. The fast Big Data’s data association will allow the identification of this behavior in real time, allowing local action intensification and, consequently, minimizing spreading.

 

Research of Complex Diseases

More serious diseases and those whose behavior can be changeable need constant research and, at that point, Big Data is critical. Due to it, it would be possible, for example, to analyze the HIV mutation patterns, improving the studies for a possible vaccine. Another situation is the treatment of several cancer types that generate different reactions depending on the patient. With successful experiences in other hospitals in hand, diagnostic and treatment techniques can be specialized.