A medicina de dados é um campo cheio de desafios e benefícios para o setor de saúde, transformando grandes volumes de dados em informações fundamentais
Você já deve ter ouvido falar nesse termo: Big Data. Mas o que é big data? É a expressão usada em Tecnologia da Informação (TI) para se referir ao grande volume de dados, estruturados ou não, gerados diariamente por organizações e que precisam ser processados e armazenados. Mas não só isso. Porque aí vem a próxima pergunta – pra que serve o big data?
A expressão está intimamente relacionada à gestão, análise e aproveitamento dessas informações e como elas podem se tornar conhecimento sobre comportamento e tendências a fim de beneficiar clientes e empresas. Quando analisamos o nicho da saúde, esses dados são bastante significativos, principalmente quando pensamos no volume de informações geradas pelos sistemas de telemedicina e healthcare. A medicina entrou de vez na era dos dados.
Big data real time, em tempo real, pura gestão da tecnologia da informação.
Esse material é nutrido por aplicativos e dispositivos de monitoramento de atividades pessoais, como prontuários eletrônicos, exames e laudos enviados remotamente e arquivos digitais fornecidos por clínicas e enfermarias do trabalho. Como aproveitar essa quantidade massiva de elementos e aperfeiçoar ainda sistemas e serviços? Como fazer análise estatística de dados? É aí que entram outros termos bastante usados por tecnólogos: Machine Learning e Data Analytics.
Tecnologia salvando vidas
Segundo pesquisas do MIT (Massachussets Institute of Technology), a terceira causa de mortes nos EUA, pelo menos, é devido a erros médicos. Para evitar o crescimento de índices como esses é que a Inteligência Artificial tem sido uma grande aliada dos profissionais de saúde. Mas para que um dia possamos desfrutar de um sistema de saúde ultratecnológico, não podemos falar apenas de máquinas baseadas em IA.
É preciso discutir, primeiramente, como será feito o registro de dados clínicos da população, separar em regiões, estudar quais as as doenças mais comuns em cada região, etc, ou seja: organizar toneladas de informações.
Isso é data analytics, considerando que o significado de “analytics” é, antes de tudo, análise. Análise de dados, portanto. E o que faz data analytics?
Data Analytics é o ponto de partida para que especialistas (e computadores) acompanhem o desenvolvimento de uma doença em um paciente, por exemplo, e possam desenvolver o melhor tratamento para a cura. Talvez no futuro possamos prevenir padrões epidemiológicos e pandêmicos, por exemplo, e não sermos pegos de surpresa como aconteceu na pandemia da COVID-19.
Absorvendo essa análise de dados, computadores vão ”aprendendo” e desenvolvendo algoritmos. Pra quem estava se perguntando o que é machine learning, é justamente isso – aprendizado da máquina. Machine learning significa que, através da I.A, um dia, quem sabe, poderemos ser avisados antes mesmo de contrairmos ou desenvolvermos uma doença ou epidemia aparecer.
Desigualdades
Colocando assim, parece uma tarefa fácil coletar e registrar todas essas informações, diretamente do banco de dados da medicina, mas não é bem assim. Principalmente em um país do tamanho do Brasil, que soma 210 milhões de pessoas com acessos muito desiguais à rede de saúde. Os principais desafios na implementação dos recursos de Big Data no setor de saúde pública, além da falta de investimento em maquinário e pessoal, são a classificação e priorização das informações e isso é um problema em comum com instituições privadas.
Por isso, é fundamental que haja investimento em tecnologia na área para que estratégias e ferramentas possam ser desenvolvidas para o real aproveitamento desses recursos. Foi sobre isso que nosso CTO, Vinícius Reis, palestrou no evento BIG TALKS, que ocorreu dia 08/12 e abordou tendências em tecnologia na área de saúde para 2022. Vinícius apresentou um panorama do Brasil frente ao cenário mundial.
Outro ponto importante está ligado à segurança de dados do paciente. Principalmente com o advento da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), que impacta diretamente o setor de saúde.
Pra quem não sabe o que é LGPD, a lei visa proteger dados coletados, armazenados e usados por instituições – sejam elas hospitais, seja operadoras de planos de saúde. Para isso, exige transparência em todo o processo de manipulação dessas informações, além do consentimento dos pacientes. Para isso, cabe aos estabelecimentos de saúde fazer sua parte e providenciarem uma forma de assegurar todos esses dados, como vimos neste artigo sobre SEGURANÇA DE DADOS.
Homens e máquinas
Sempre quando falamos sobre tecnologia e medicina, vem a velha dúvida dos filmes de ficção científica. “Será que um dia as máquinas substituirão os médicos?”
Para os que ainda têm medo de que isso aconteça, devemos sempre lembrar de que tecnologia está aqui para aperfeiçoar as habilidades humanas, nunca substituí-las.
Aos médicos sempre vai caber o atendimento humanizado, a empatia e o relacionamento com os pacientes, o toque, o olho no olho, a confiança e a esperança de que o melhor sempre será feito para a obtenção do máximo na qualidade de vida e saúde. E isso, máquina alguma é capaz de replicar.
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