Big Data na saúde: Por que a importância de olhar para esse universo?

O Big Data na saúde surge como uma tecnologia que pode revolucionar a medicina e a forma de manipular dados relevantes de pacientes, profissionais e colaboradores.

O setor médico busca se atualizar constantemente, com soluções que permitam otimizar as operações como atendimentos, consultas e diagnósticos.

Nesse sentido, uma tecnologia que permite analisar grandes quantidades de dados em pequenos períodos de tempo, com maior eficiência e assertividade, se apresenta como um importante aliado na modernização da saúde.

Entretanto, nem todas as instituições que praticam atividades médicas possuem conhecimento sobre esse recurso.

Por esse motivo, é fundamental entender melhor o que é e como funciona o Big Data na saúde, além de compreender as vantagens que essa tecnologia pode trazer para os centros de saúde e tirar proveito efetivamente no seu dia a dia.

O que é Big Data na saúde?

O Big Data na saúde é um processo que consiste na extração de informações relevantes a partir de um volume elevado de dados, usualmente associados a procedimentos médicos, pacientes ou colaboradores.

Essa prática já é comum em outros segmentos de análise operacional, principalmente na ciência, que demanda buscas recorrentes e detalhadas entre milhares de dados, que podem, ou não, estar estruturados.

Dessa forma, aplicar essa inteligência na medicina significa trazer facilidades para encontrar determinadas informações e, sobretudo, aplicá-las de forma assertiva na tomada de decisões.

Embora o Big Data na saúde represente uma transformação digital nesse segmento, é importante destacar que sua principal importância é a possibilidade de transformar grandes volumes de dados em informações relevantes para usos estratégicos.

Por exemplo, para a realização de estudos, análises e tomada de decisões dentro de clínicas ou hospitais.

Além disso, a Big Data na saúde também implementa novas formas de avaliar informações, de modo a não precisar de sistemas tradicionais ou ferramentas convencionais para tal.

No dia a dia, geramos milhares de dados em diferentes plataformas, especialmente na área da medicina. Entretanto, nem sempre essas informações são avaliadas de maneira eficiente.

Por esse motivo, contar com essa inteligência pode ajudar a transformar a maneira que os profissionais avaliam montantes de dados digitais, com mais assertividade e em menor tempo hábil.

Definição de Big Data

Compreender esse conceito de maneira mais completa pode ajudar a entender o que é e qual a importância do Big Data na saúde.

Inicialmente, o termo surgiu em 1997 e, embora não seja exatamente recente, ainda não aparece na maioria dos dicionários estatísticos utilizados atualmente.

O conceito surgiu como uma tentativa de nomear grandes quantidades de informações, que são geradas a cada segundo.

Ao longo das últimas décadas, todos os setores conhecidos passaram a ser bombardeados com dados, apresentando um crescimento exponencial surpreendente.

Esse fenômeno se tornou ainda maior com o advento da internet, permitindo que saíssemos da era do terabyte para o petabyte em apenas alguns anos.

A termos de comparação, em 2015 atingimos a era do zetabyte, de modo que são gerados mais de 2,5 quintilhões de bytes diariamente.

Essas informações estão espalhadas em inúmeras plataformas, sistemas e ambientes digitais, e compõem relações financeiras, sociais, profissionais e pessoais, desde pequenas interações na internet, até inscrições e registros que garantem a existência dos indivíduos no ambiente virtual.

No entanto, especialistas não eram capazes de mensurar a quantidade de informações que cresciam a cada segundo, criando, então, o conceito do Big Data.

Com ele, também surgem ferramentas que permitem não apenas estruturar e identificar informações relevantes em volumes consideravelmente grandes de dados, mas também utilizar esses resultados de forma assertiva.

Além disso, esse universo também é caracterizado por cinco conceitos principais, presentes, inclusive, no Big Data da saúde. São eles:

Volume

O volume, de fato, está relacionado à grande quantidade de dados gerados a cada momento e justifica, principalmente, a criação do Big Data.

Isso porque a forma de analisar e armazenar dados vem se modificando consideravelmente, com saltos significativos proporcionados pelo surgimento de novas tecnologias e a necessidade de novos equipamentos.

Até os anos 2000, estimava-se que apenas 25% dos dados eram digitais, pois muitas informações ainda estavam em papéis, fichas, formulários e outros tipos de armazenamento físico.

Entretanto, no ano de 2014, já era possível mensurar que cerca de 98% de todas as informações já eram digitais.

Justificativas como a popularização de dispositivos digitais e o surgimento de novas tecnologias facilitadoras são utilizadas para explicar esse crescimento exponencial.

Por esse motivo, o volume das informações é importante para caracterizar o uso do Big Data, pois é necessária a aplicação de uma solução como essa para avaliar grandes quantidades de dados em segmentos como a saúde.

Variedade

Enquanto isso, as informações que compõem o Big Data são muito variadas, o que também justifica a sua aplicação e mecanismo estratégico.

Isso porque as análises se tornam mais complexas, envolvendo a necessidade de analisar diferentes dispositivos para encontrar resultados satisfatórios.

Ainda, a variedade também está nos formatos e tipos distintos de dados que é necessário avaliar para tomadas de decisões.

Por exemplo, no Big Data na saúde, é possível ter dados estruturados e não-estruturados, numéricos, pessoais ou mesmo anotações de terceiros.

Dessa forma, surge a necessidade de não apenas encontrar as informações mais relevantes, como também lidar com a variedade que elas apresentam.

Velocidade

Outra característica determinante do Big Data é a velocidade, uma vez que o processamento deve ser ágil para encontrar as informações desejadas.

Os dados estão cada vez mais densos, à medida que se torna mais importante realizar uma análise eficiente, com o menor atraso possível.

Caso contrário, a avaliação pode se tornar ultrapassada, pois as informações substituem as anteriores em uma velocidade maior a cada dia.

E com o surgimento de novas tecnologias de interação e comunicação, a tendência é que surjam novos volumes de dados para análise, e é importante que a ferramenta que permite a estruturação dessas referências seja veloz o suficiente.

Veracidade 

Por outro lado, o Big Data é uma tecnologia que também tem em seu conceito o elemento de veracidade. Ou seja, o quanto uma informação é verdadeira.

Nesse caso, trata-se da necessidade de que os dados coletados sejam autênticos, ou não poderão atender ao seu propósito inicial.

Assim, nem sempre as fontes de dados serão confiáveis e as inteligências artificiais que tornam o Big Data possível também devem se atentar para essa questão, retornando informações de maneira veloz, organizada, mas também verídica.

Valor

Por fim, o conceito de Big Data na saúde, principalmente, está relacionado ao valor que o dado possui. Em outras palavras, se aquela é uma referência útil.

Nos setores de aplicação dessa ferramenta, essa característica se torna mais pertinente, pois cada profissional e colaborador opta por utilizar o Big Data como maneira de encontrar dados importantes em um volume considerável de informações não importantes.

Qual o papel do Big Data na medicina?

Depois de conhecer melhor esse conceito, é possível entender o papel do Big Data na saúde.

Essa tecnologia é utilizada para analisar grandes quantidades de dados, em uma velocidade maior do que sistemas convencionais, a procura de informações úteis e estruturadas.

Isso se torna particularmente importante com as perspectivas para a medicina nos próximos anos.

Um estudo realizado pela IBM apontou que o setor de saúde irá gerar, em todo o mundo, cerca de 25 mil petabytes após o ano de 2020. Isso é cerca de 5000% a mais do que o volume de informações dos últimos oito anos.

Dessa forma, se torna necessário possuir uma ferramenta que possa avaliar e considerar essa quantidade de dados de maneira eficiente, como o Big Data na saúde.

Qualidade nas análises

Além disso, grande parte da importância dessa ferramenta não está no volume ou na demanda avaliada, mas na maneira que ela permite que os dados sejam gerenciados.

Isso porque as informações, de maneira isolada, podem não ser de grande utilidade para os profissionais que as pesquisam. No entanto, somadas a outros dados estruturados, é possível obter resultados significativos.

Por exemplo, um sistema de Big Data na saúde pode avaliar centenas de dados de pacientes e encontrar um padrão de diagnóstico, que agiliza o atendimento de outros indivíduos com o mesmo perfil.

As informações isoladas não representam valor significativo para a instituição de saúde, mas podem representar uma avaliação relevante para a comunidade quando unidas de maneira eficiente.

Ainda, o Big Data na saúde também permite a redução de custos e tempo na avaliação de propostas, possibilitando decisões mais assertivas, com menores possibilidades de erros.

Caso um profissional tenha uma suspeita, mas precise de dados concretos para comprová-la, são tecnologias como essa que permitem utilizar grandes volumes de dados arquivados para compor uma base sólida para suas avaliações.

Os resultados apresentados aos pacientes e o aprimoramento da qualidade dos atendimentos de saúde são consequências diretas do uso do Big Data na saúde, permitindo o desenvolvimento de uma medicina mais assertiva em suas análises.

Como funciona o Big Data na saúde?

Apesar de conhecer o conceito de Big Data na saúde, alguns gestores podem ter dúvidas sobre como ele funciona, na prática.

No entanto, não existem muitos segredos quanto a aplicabilidade dessa ferramenta.

A análise de grandes quantidades de dados, de maneira eficiente e ágil, como é necessário no Big Data, depende do uso de softwares e programas específicos para isso.

Ou seja, sistemas convencionais não conseguem atender a demanda.

Assim, depois de contratar um serviço adequado, o gestor que busca um propósito na avaliação irá, em um primeiro momento, definir uma estratégia. Ou seja, como o Big Data na saúde irá funcionar.

Ele irá avaliar somente um banco de dados? Quais são as informações procuradas? Será necessário estruturar os dados de maneira definida? Essas e outras perguntas ajudam a guiar o uso da ferramenta.

A próxima etapa consiste em gerenciar os dados que serão avaliados, seja um banco de dados interno ou um conjunto de informações na Nuvem, por exemplo.

Finalmente, o Big Data irá retornar os dados a partir do que foi especificado anteriormente. 

Por exemplo, se um profissional deseja saber quais pacientes de determinado perfil apresentaram um sintoma, o sistema irá buscar listar e encontrar esses dados, para apresentá-los no final da análise.

Assim, será possível tomar uma decisão baseada nessa pesquisa, como, por exemplo, montar um novo diagnóstico ou tomar decisões de gestão para a clínica.

As possibilidades são diversas, utilizando o Big Data na saúde.

Seu funcionamento, na prática, é simples, e depende das ferramentas instaladas, como softwares e aplicativos. No entanto, existem algumas etapas que podem tornar seu uso mais simples, sendo:

• integração;
• gerenciamento;
• análise.

Desse modo, o aproveitamento poderá ser maior.

Benefícios do Big Data na saúde

Adotar o Big Data na saúde pode oferecer uma série de benefícios para a clínica, para os profissionais e também para os pacientes.

Dessa forma, vale a pena conhecer alguns dos principais, e entender porque implementar essa ferramenta nas suas rotinas operacionais:

Redução de custos

Antes de mais nada, os sistemas de Big Data na saúde apresentam uma série de funcionalidades que permitem análises mais complexas com uma redução de custos.

No passado, seria necessário utilizar mais de um sistema para avaliar informações, além dos recursos necessários para localizá-las e estruturá-las.

Entretanto, seus softwares podem realizar essas e outras práticas em apenas alguns minutos, reduzindo consideravelmente os custos que a empresa poderia ter para avaliar a mesma quantidade de dados manualmente.

Além disso, a longo prazo, também existe a possibilidade de reduzir custos ao identificar problemas mais rapidamente, por meio de análises assertivas de informações.

Agilidade de informações

Ainda, é importante destacar a agilidade de informações que acompanham o Big Data na saúde. 

Isso porque esse sistema permite organizar, centralizar e integrar milhares de informações em apenas alguns segundos.

E, mais que isso, possibilita reunir dados relevantes, separando-os de informações menos importantes para a análise definida.

Por exemplo, se um profissional desejar saber o perfil específico de determinada doença, pode solicitar uma avaliação somente dos sintomas dos pacientes, ou traçar um padrão com características específicas, como idade.

Essas possibilidades só se tornam reais graças a agilidade de informações que acompanham o Big Data na saúde.

Precisão de diagnóstico

O serviço oferecido aos pacientes também apresenta melhoras consideráveis, graças ao uso desse sistema tecnológico.

Isso porque torna-se possível realizar diagnósticos mais precisos e com menos chances de erros, graças a concentração de informações e identificação de padrões.

Atualmente, já existem tecnologias que utilizam a inteligência artificial para avaliar relatórios e laudos e traçar um diagnóstico com base em um banco de dados.

Por exemplo, o software avalia o relatório do paciente e, ao encontrar outros dados relevantes em sua análise, pode compará-los e traçar o diagnóstico de forma mais precisa.

Essas e outras possibilidades dependem da avaliação de grandes quantidades de dados em um termo hábil e de modo estruturado.

Por esse motivo a precisão e qualidade dos diagnósticos podem melhorar com o uso do Big Data.

Tomada de decisão assertiva

Enquanto isso, o Big Data na saúde não precisa ser usado somente para atendimentos e práticas médicas, sendo uma importante ferramenta também na gestão de clínicas.

Isso porque ele permite uma tomada de decisão mais assertiva, com base em dados encontrados em uma análise relevante.

Por exemplo, ao reunir e avaliar informações estratégicas de atendimento, os gestores podem identificar quais as ações que mais retornam resultados.

Assim, podem tomar decisões mais certas para a clínica, para os profissionais e também para os pacientes, contando com uma base concreta para suas análises.

Atendimento personalizado e humanizado

Ainda, o Big Data na saúde também colabora para um atendimento humanizado e personalizado com os pacientes.

O uso de tecnologias como essa permite que os profissionais dediquem mais atenção em cada situação e indivíduo, além da possibilidade de usar os sistemas para avaliação voltadas especialmente para o paciente.

Com a redução de tempo para avaliar os dados de laudos e exames, é possível dedicar mais tempo para o atendimento, tornando-o mais assertivo e compreensivo.

Como otimizar os recursos com Big Data na saúde?

É claro, existem algumas recomendações que podem ajudar a otimizar o Big Data na saúde, podendo aproveitar suas ferramentas de maneira mais completa.

Em um primeiro momento, é fundamental que a clínica ou hospital realize a implementação desse recurso em todos os seus sistemas.

Dessa forma, será possível realizar a avaliação das informações de maneira completa e assertiva.

Caso o software esteja concentrado em apenas uma plataforma, por exemplo, poderão não fazer uma avaliação em todos os bancos de dados.

Para isso, também é importante que a clínica já tenha adotado outras tecnologias, como um sistema integrado e armazenamento em Nuvem.

Assim, será possível aproveitar mais do Big Data na saúde, buscando os dados em todos os sistemas possíveis, para resultados completos.

Além disso, é essencial saber definir cada pesquisa, por meio de indicadores específicos e bem determinados.

São os indicadores que possibilitam a pesquisa do Big Data na saúde. Por exemplo, quais os sintomas mais comuns em determinadas doenças, ou qual a idade dos últimos pacientes que apresentaram um diagnóstico.

Com isso, a atuação do software poderá resultar resultados mais satisfatórios e assertivos para o gestor ou profissional.

Principais desafios do Big Data na medicina atual

Apesar dos benefícios do Big Data na saúde, essa tecnologia ainda enfrenta alguns desafios na medicina atual.

Confira os principais pontos que pode dificultar a implementação efetiva dos sistemas de análise em clínicas e hospitais:

Privacidade de informação

Informações compartilhadas com profissionais de saúde devem seguir determinados critérios de privacidade, especialmente por serem sensíveis e sigilosas.

Assim, seu cadastro e armazenamento podem ser comprometidos pela necessidade de priorizar a privacidade do paciente ou colaborador.

Caso as informações tenham algum tipo de impedimento, torna-se mais difícil identificar dados úteis na análise do Big Data, por exemplo.

LGPD

A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), que entrou em vigor no ano de 2021, tornou ainda mais severas as normas de privacidade de informações pessoais.

Com o uso cada vez mais difundido de ambientes digitais, a manipulação de dados sigilosos também deve seguir algumas práticas, a fim de diminuir as chances de vazamentos e comprometimentos dos usuários.

No entanto, essas restrições também podem prejudicar a eficiência do Big Data na saúde, uma vez que se tratam de informações sensíveis diretamente relacionadas aos pacientes.

Infraestrutura adequada

Enquanto isso, a infraestrutura de clínicas e hospitais também pode ser um desafio para a implementação do Big Data na saúde.

Isso acontece porque essa tecnologia é uma inovação que se renova a cada ano, tornando-se mais moderna, para acompanhar o crescimento exponencial do volume de dados.

No entanto, nem todos os ambientes de saúde possuem estruturas adequadas para colocar o big data em prática.

Por exemplo, como mencionado, ter um sistema integrado ajuda na avaliação de todos os bancos de dados. Entretanto, muitas clínicas podem não apresentar essa inovação simples.

Por esse motivo, a infraestrutura digital das clínicas pode ser um empecilho.

Popularização do setor

A popularização das soluções digitais no setor de saúde auxilia hospitais e consultórios, mas, ao mesmo tempo, pode ser responsável pelo crescimento no volume de dados registrados online.

Isso torna o Big Data mais complexo, podendo aumentar, por exemplo, o tempo de pesquisa, ou dificultar a correta estruturação das informações.

Nesse caso, quanto mais populares as tecnologias na saúde, mais difícil pode se tornar a implementação efetiva dessa ferramenta.

O Big Data na saúde pode otimizar tempo e revolucionar a medicina atual?

Por fim, mesmo com os desafios enfrentados atualmente, o Big Data na saúde é uma tecnologia ou um mecanismo estratégico de análise, que pode revolucionar a medicina atual.

Essa ferramenta tem o poder de otimizar o tempo dos profissionais e das pesquisas de dados, separando não somente as informações mais relevantes, como também integrando-as para gerar resultados assertivos.

Diversas tecnologias já auxiliam os profissionais em diagnósticos e análise de laudos, oferecendo retornos mais positivos e concretos para os pacientes.

Assim, o Big Data na saúde oferece impactos positivos em diversos nichos da medicina e se mostra um poderoso aliado para a automação de processos e para a modernização das práticas médicas, desde rotinas simples até tomadas de decisões complexas.