Data Science na saúde: O que é e como pode ajudar na tomada de decisões hospitalares
A utilização do Data Science na saúde está se tornando uma ferramenta vantajosa para clínicas e hospitais que desejam otimizar o seu potencial de decisões.
Com a integração digital cada vez mais presente na medicina, o volume de dados monitorados pelos sistemas de saúde cresceu consideravelmente.
No entanto, sem um método específico para convertê-los, os profissionais e colaboradores podem ter problemas para localizar a fonte que desejam, ou identificar as informações mais relevantes para elaborar seus diagnósticos.
Nesse cenário, o Data Science na saúde se destaca como uma possível solução para os gestores, e vale a pena conhecer mais sobre esse recurso, como ele funciona e os benefícios que ele apresenta:
O que é o Data Science na saúde?
O Data Science na saúde é um método de coleta de dados que busca analisar diversas fontes a fim de identificar as informações necessárias para uma tomada de decisões preditivas em larga escala para o setor médico.
Inicialmente, esse estudo surgiu para auxiliar administradores do setor corporativo a identificarem seu volume de dados e prevenir projeções de resultados no futuro.
No entanto, uma vez que as novas tecnologias também se expandiram para a medicina, esse método também tornou-se possível de ser aplicado na saúde.
O termo também pode ser traduzido como ciência dos dados, e, assim como seu nome indica, é tido como um estudo de informações, que utiliza uma metodologia científica para capturar, avaliar e compreender os dados da pesquisa.
De forma prática, em um grande volume de dados, aplicar o Data Science na saúde permite que os colaboradores identifiquem as informações desejadas, entendam sua origem e seus resultados, e se tornem capazes de elaborar decisões prevendo outras condições futuras.
Mesmo voltado para a saúde, essa ciência também envolve outras disciplinas tecnológicas, incluindo:
- Computação;
- Estatística;
- Matemática;
Afinal, é necessário utilizar de recursos computacionais para acessar os dados brutos, além de conhecer a base de estatística e matemática para gerar as predições.
Qual a importância do Data Science na saúde?
Em um primeiro momento, o Data Science na saúde se apresenta como uma solução vantajosa para que as instituições possam lidar com grandes volumes de dados e planejar suas decisões com uma base mais assertiva.
Existem outras estratégias de análises de informações que se relacionam com essa área da ciência, de modo que adotá-la permite integrar as demais práticas e ter uma avaliação ainda mais completa.
No entanto, a longo prazo, a importância do Data Science se apresenta na forma preditiva de análise.
Isso porque os gestores podem usar os dados para elaborar relatórios que prevejam parte das condições futuras em determinada situação, podendo realizar planejamentos acerca desses resultados.
Essa hipótese é possível em diversos âmbitos, desde a previsão de uma pandemia de doenças que pode ser prevenida, até o uso dos dados para projetar ações para a própria clínica organizar suas atividades internamente, como corporação.
Dessa forma, o Data Science na saúde possui ampla utilidade, e, com isso, se torna ainda mais relevante.
Data Science x Data Analytics x Big Data: Quais as diferenças?
Por serem conceitos que pertencem a um mesmo núcleo, é comum que existam dúvidas quanto às diferenças do Data Sciencia na saúde para o Big Data e o Data Analytics. Nesse caso, vale a pena entender quais as distinções de cada um.
Em um primeiro momento, o Big Data se apresenta como um conceito criado para lidar com um volume considerável de dados, separando as fontes brutas das informações relevantes desejadas pelo usuário.
Dessa forma, não existe a aplicação de nenhuma estratégia de análise muito complexa, apenas separando os arquivos necessários por meio de softwares, por exemplo.
Enquanto isso, o Data Analytics já se utiliza de práticas mais elaboradas para entender o histórico dos dados. Como seu nome indica, existe uma análise mais detalhada sobre a informação, como ela foi inserida no banco de dados e qual a sua relação com a pesquisa.
Finalmente, o Data Science na saúde é uma metodologia de estudo, e, como tal, segue alguns padrões científicos, porém com o objetivo de realizar análises preditivas. Ou seja, para gerar tomadas de decisões que antecipem determinada condição avaliada.
Entenda na prática
Em um exemplo prático, um colaborador pode utilizar um software aprimorado para localizar em seu banco de dados todas as fichas de pacientes com dor de cabeça.
O Big Data irá separar todos os prontuários já registrados e encontrar o sintoma avaliado, retornando o resultado para visualização mais prática.
Enquanto isso, o Data Analytics também procura entender o que acompanha a dor de cabeça, quais as características do paciente e outros elementos que podem se relacionar com aquele sintoma, para explicar a condição.
Por fim, o Data Science na saúde irá utilizar métodos científicos para avaliar os pacientes com dor de cabeça, entender quais os demais sintomas e elaborar um relatório para ajudar o colaborador a prevenir uma crise de dores de cabeça no futuro, ou indicar a melhor forma de tratar esse sintoma de maneira mais assertiva.
Embora os três conceitos precisem de softwares mais elaborados, por exemplo, seus objetivos e aplicabilidade são distintos.
Como funciona o Data Science na saúde?
O Data Science na saúde possui algumas etapas padrão para auxiliar os profissionais a cumprirem o seu objetivo de análise. Conheça mais detalhes sobre os principais passos:
Coleta de informações
Antes de mais nada, existe a coleta de informações, que é a etapa onde o software ou o colaborador identificam os dados mais brutos.
Isso pode ser feito, por exemplo, inserindo os prontuários no sistema, ou acessando o servidor externo para obter as informações.
Preparação de dados
Em seguida, é necessário preparar os dados para a análise científica. Isso significa realizar a separação dos dados brutos e daqueles que são relevantes.
Nesse caso, é preciso aplicar as métricas desejadas, também chamadas de insights, para que o sistema identifique os arquivos que realmente serão úteis durante a operação.
Análise
Com os dados relevantes separados, a etapa de análise é a que, como o nome indica, avalia cada informação, a fim de gerar um relatório com as impressões descobertas.
Cada análise dependerá dos insights que o colaborador deseja especificar, além da quantidade de dados realmente considerados.
Entrega
Por fim, o sistema de Data Science na saúde retorna ao usuário que está guiando a análise um relatório com os resultados.
Dessa forma, será possível realizar as previsões de forma mais concreta, inclusive utilizando apontamentos revelados pelo próprio sistema.
Benefícios do Data Science na saúde
Embora seja um método mais complexo, utilizar o Data Science na saúde oferece alguns benefícios atrativos para a instituição. Conheça alguns dos principais:
Controle de informações
Como outros conceitos de análise tecnológica, o Data Science na saúde permite um maior controle de informações.
Isso ocorre porque os dados brutos são separados dos arquivos relevantes, e o software, usualmente projetado com inteligência artificial, pode retornar somente o que o colaborador deseja saber.
Dessa forma, além de ter um controle aprimorado do conjunto de dados, ainda existe a possibilidade de administrar os resultados com maior precisão.
Previsibilidade de problemas
O objetivo da ciência de dados é atuar de forma preditiva nas tomadas de decisões. Ou seja, auxiliar o gestor ou os profissionais a prever alguns problemas, e saber como resolvê-los no futuro.
Assim, a previsibilidade de obstáculos é uma vantagem para a instituição de saúde, que pode se preparar com antecipação para a resolução do problema.
Análises de setores assertivas
Ainda, o Data Science na saúde pode atuar em diversos setores, desde no atendimento dos pacientes, até diagnósticos e administração interna da companhia.
Nesse caso, o uso desse método permite uma avaliação de diversos departamentos, com a mesma assertividade.
Isso significa que a qualidade dos resultados não recebe interferência do segmento que está utilizando a metodologia.
Projeções estratégicas
Diversos programas de Data Science na saúde retornam projeções estratégias em forma de relatórios e gráficos, facilitando a visualização das informações finais.
Com isso, é possível ter uma previsão mais concreta dos problemas encontrados, além da elaboração de práticas que sejam, de fato, assertivas para a situação.
Melhor tomada de decisão por parte dos gestores
Finalmente, o uso do Data Science na saúde é marcado pelo auxílio na tomada de decisões por parte dos gestores.
Com uma base de dados mais concreta, os gestores e profissionais poderão elaborar estratégias mais assertivas para administrar a instituição e oferecer um serviço de maior qualidade para os pacientes.
Todo hospital precisa investir em Data Science?
Por se tratar de uma tecnologia mais avançada, nem todas as instituições estão investindo no Data Science na saúde. No entanto, é um sistema que deve ser considerado, principalmente por grandes hospitais.
Eventualmente, a administração de dados ficará mais complexa, por conta da quantidade de arquivos reunidos. Nesse caso, ter uma metodologia científica de análise pode economizar tempo e recursos.
Além disso, ele também opera de forma preditiva, ajudando não apenas a identificar o problema, mas prever outras condições e saber como lidar com elas no futuro.
Dessa forma, hospitais que desejam ter um sistema de análise de dados mais completo podem considerar investir no Data Science na saúde e nas soluções tecnológicas que acompanham esse método.