O que é e como realizar uma análise preditiva na saúde
A análise preditiva na saúde é uma estratégia que não apenas contribui para a descoberta de diagnósticos precoces, como também moderniza a instituição e aprimora seus serviços.
Isso porque essa abordagem permite lidar com milhões de dados simultaneamente, por meio de tecnologias inovadoras voltadas para a área médica.
Dessa forma, profissionais e pacientes se beneficiam com a identificação de padrões e tendências futuras, evitando cenários mais complexos em diferentes áreas.
Confira essas e outras informações no conteúdo especial que preparamos sobre análise preditiva, com as vantagens de implementá-las e as melhores ferramentas para auxiliar nessa rotina.
O que é análise preditiva na saúde?
A análise preditiva na saúde refere-se ao uso de técnicas e algoritmos para identificar padrões e tendências em conjuntos de dados. Dessa forma, consegue prever eventos futuros com base em informações e históricos.
Essa prática realiza a coleta de grandes volumes clínicos, como:
- registros eletrônicos;
- informações demográficas;
- resultados de testes laboratoriais;
- exames de imagens.
Os arquivos são estruturados por algoritmos e tecnologias variadas que identificam correlações entre cada indício.
Isso possibilita a realização de previsões sobre a saúde dos pacientes, para os profissionais proporem soluções antecipadas e tratar esses problemas com maior assertividade.
A análise preditiva na saúde também pode ser utilizada para acompanhar a progressão de doenças, auxiliar no diagnóstico precoce e otimizar tratamentos.
Qual a diferença entre análise preditiva e preventiva?
A análise preditiva é uma abordagem que utiliza dados e tecnologias para encontrar padrões, enquanto a estratégia preventiva se concentra em intervenções periódicas para evitar um cenário indesejado.
Nesse caso, o modelo de previsão que administra registros e informações possui uma base mais concreta para planejar ações, antecipar riscos e reduzir gastos.
Enquanto isso, a análise preventiva se baseia na ideia de campanhas que alertem sobre determinado quadro antes que ele se desenvolva.
Ainda, incentiva práticas mais saudáveis e a realização de exames de rotina para identificar previamente determinados problemas.
Embora ambas as abordagens busquem prevenir eventos futuros, a análise preditiva é mais concreta, com dados sólidos para apoiar suas estratégias, enquanto a prevenção utiliza técnicas mais convencionais para mitigar riscos mais graves.
Como funciona a análise preditiva na saúde?
A análise preditiva na saúde segue um processo geralmente composto por etapas que envolvem a coleta de dados, o uso de tecnologia, a identificação de padrões e a proposição de estratégias baseadas nos resultados.
Inicialmente, a instituição reúne informações relevantes sobre a comunidade ou um grupo de pacientes, conforme seus objetivos.
Em seguida, esses arquivos passam por um processo de avaliação e estruturação com técnicas avançadas, podendo incluir o uso de algoritmos, mineração de dados e estatísticas para encontrar tendências.
Com os resultados, é possível obter fatores de risco, reconhecer padrões de doenças e identificar grupos com características semelhantes.
Assim, as instituições conseguem propor estratégias e intervenções personalizadas para o cenário, com base em informações mais concretas.
Essas medidas serão positivas para os pacientes e para os centros de atendimento, otimizando protocolos, elaborando soluções mais eficientes e sugerindo abordagens com maior índice de assertividade.
Ferramentas de análise preditiva na saúde
Para implementar a análise preditiva na saúde, existem algumas ferramentas que auxiliam nesse processo e tornam a estratégia possível. Confira os recursos mais utilizados:
Inteligência Artificial
A inteligência artificial permite que um sistema computacional simule habilidades humanas, como raciocínio, aprendizado e reconhecimento de padrões.
Na saúde, a IA é usada para diversos objetivos, como analisar grandes volumes de dados clínicos e encontrar tendências.
Ferramentas e propostas modernas, como da NeuralMed, aplicam essa tecnologia em diferentes âmbitos. Por exemplo, os recursos de imagem auxiliam em diagnósticos e propostas de intervenção.
Além disso, em 2022 a NeuralMed lançou o Atlas, uma solução que mapeia pacientes crônicos e de alto risco. Dessa forma, implementa satisfatoriamente a análise preditiva nas instituições, com algoritmos de inteligência artificial que cruzam milhões de dados em minutos.
Machine Learning
O Machine Learning é uma subárea da inteligência artificial que permite aos sistemas aprenderem e melhorarem sem serem explicitamente programados.
Eles utilizam algoritmos e modelos estatísticos para analisar dados de saúde e identificar padrões, construindo assim modelos preditivos.
Soluções com Machine Learning, como as da NeuralMed, conseguem se aprimorar continuamente, aprendendo sobre novas doenças, personalizando tratamentos e aprimorando sua eficiência.
Big Data
O conceito de Big Data é um dos mais importantes na análise preditiva, por realizar a gestão e separação de grandes volumes de dados com maior praticidade.
Na saúde, existe a movimentação de milhões de informações não-estruturadas. Para obter um resultado satisfatório, essa tecnologia identifica pontos relevantes e coleta os registros mais importantes.
Assim, propõe um conjunto de dados mais sólidos para gerar percepções valiosas aos gestores, além de contribuir com o aprimoramento de estratégias e serviços, reduzindo o tempo de avaliação.
Internet das Coisas (IoT)
A Internet das Coisas refere-se à rede de dispositivos físicos conectados que podem coletar e trocar informações.
Na saúde, a IoT é aplicada em dispositivos médicos como sensores ou monitores cardíacos. Assim, os profissionais recebem dados biométricos em tempo real, como frequência, pressão arterial e atividade física.
Essas percepções conseguem ser integrados a sistemas de análise preditiva, detectando anomalias e realizando diagnósticos precoces mais simples de intervir.
Aplicação da análise preditiva na saúde
Existem diversas formas de aplicar a análise preditiva na saúde, e vale a pena conhecer alguns dos usos mais populares dessa estratégia. Confira abaixo:
Identificação de padrões em grupos
A análise preditiva na saúde permite a identificação de padrões em grupos de pacientes com base em seus dados.
Por exemplo, operadoras podem usar essa abordagem para encontrar beneficiários com maior probabilidade de desenvolver diabete com base em fatores de risco e histórico médico.
Essa informação ajuda a implementar intervenções preventivas direcionadas, como programas de educação em saúde, mudanças no estilo de vida e monitoramento mais frequente, visando reduzir os riscos e, eventualmente, os custos.
Diagnósticos precoces de doenças
Além disso, a análise preditiva consegue auxiliar na identificação de sinais precoces de doenças em pacientes, permitindo diagnósticos mais rápidos e eficazes.
Isso auxilia com intervenções antecipadas, tratamentos mais eficazes e melhorias nos resultados clínicos, especialmente em casos em que a descoberta inicial é crucial, como câncer, doenças cardíacas e crônicas.
Sistemas inteligentes de alerta
A análise preditiva combinada com a Internet das Coisas possibilita desenvolver sistemas inteligentes de alerta na área da saúde.
Por exemplo, um marca-passo conectado pode monitorar continuamente o ritmo cardíaco de um paciente e, se detectar uma irregularidade ou emergência médica, enviar um chamado para o hospital ou para o médico responsável.
Isso permite uma resposta rápida em situações críticas, possibilitando a prestação de cuidados médicos imediatos e a redução do risco de complicações graves.
Como fazer análise preditiva na saúde?
Para realizar análise preditiva na saúde, é recomendado seguir um processo estruturado que facilita a adoção dessa estratégia.
Confira alguns passos principais para obter resultados mais positivos inicialmente:
1. Trace um planejamento
Antes de implementar essa abordagem ou realizar previsões, identifique a área ou o assunto específico que deseja investigar.
Nesse caso, determine o objetivo da análise, como prever o risco de uma determinada doença ou o resultado de um tratamento.
Mesmo que as tecnologias auxiliem na verificação de grandes volumes de dados, ter um direcionamento tornará essa busca mais simples, rápida e precisa.
Dessa forma, será mais fácil definir alvos de pesquisa, perguntas e métricas para avaliar o sucesso da implementação.
2. Invista em ferramentas inteligentes
Para realizar a análise preditiva, é essencial utilizar ferramentas e tecnologias adequadas, que possibilitem adotar rotinas de avaliação e identificação de arquivos relevantes.
Assim, considere softwares especializados, algoritmos de aprendizado de máquina e sistemas inteligentes que processem esse tipo de solicitação.
As soluções da NeuralMed reúnem esses e outros recursos, facilitando a adoção dessa abordagem na instituição.
3. Analise os dados disponíveis
Em seguida, colete e prepare os dados relevantes para a análise. Isso pode incluir uma série de arquivos e históricos diferentes.
Com ferramentas inteligentes, será mais simples encontrar informações relevantes e separá-las em grupos mais concretos.
Dessa forma, eliminará inconsistências e poderá obter percepções mais valiosas com foco no objetivo principal.
4. Crie um modelo preditivo
A partir dos resultados, implemente estratégias e intervenções que permitam criar um modelo personalizado de intervenção para a instituição.
Assim, conseguirá utilizar as previsões para melhorar o serviço, reduzir custos e propor um atendimento mais assertivo para o grupo de pacientes em questão.
Posteriormente, é importante ter uma validação dos dados periódica, para garantir que a base de avaliação continua atualizada.
Vale a pena investir na análise preditiva na saúde?
A análise preditiva na saúde traz diversos benefícios para a instituição, e vale a pena considerar essa abordagem.
Ela permite modernizar o hospital com a implementação de novas ferramentas, inclusive tecnologias inovadoras como inteligência artificial e Big Data.
Com isso, auxilia na melhoria da qualidade dos serviços, na implementação de estratégias mais assertivas e no acompanhamento eficiente dos pacientes.
Por esse motivo, é interessante investir nessa prática e nas tecnologias que permitem aderir a uma posição de previsão e atendimento precoce, contribuindo com diferenciais para a instituição e para a comunidade.
Conheça as soluções da NeuralMed e entenda como elas podem auxiliar seu hospital a desenvolver análises inteligentes.