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Maximizar os cuidados aos doentes: As vantagens da análise de dados nos cuidados de saúde

BI e análise de dados

Cuidados de saúde

Tendências

A análise de dados moldou a forma como as indústrias gerem, analisam e utilizam as informações relevantes nos seus respectivos domínios. Os cuidados de saúde são um sector em que a análise de dados se tornou particularmente proeminente.

Prevê-se que o sector dos cuidados de saúde gere mais de 10 000 exabytes de dados até 2025, com uma taxa de crescimento anual de 36%. Os dados provêm de um vasto conjunto de fontes, incluindo registos médicos electrónicos, dispositivos médicos, dispositivos portáteis, portais de pacientes, redes sociais, ensaios clínicos e literatura de investigação.

Embora o tratamento de dados represente um desafio para os cuidados de saúde, a utilização da análise de dados representa uma oportunidade de ouro para melhorar os cuidados prestados aos doentes e resolver problemas de saúde pública através de uma tomada de decisões informada e de uma gestão proactiva. Como é que a análise de grandes volumes de dados é utilizada nos cuidados de saúde? Qual a utilidade da análise de grandes volumes de dados para os cuidados de saúde? Vamos explorar esta questão em pormenor.

Importância da análise de dados nos cuidados de saúde

A análise de dados, incluindo a análise de grandes volumes de dados, engloba uma grande variedade de metodologias diferentes para examinar e extrair informações de conjuntos de dados. Envolve técnicas para descobrir padrões, tendências e relações nos dados para melhor informar o processo de tomada de decisões.

A aplicação da análise avançada de dados já demonstrou enormes benefícios em áreas dos cuidados de saúde como a medicina de precisão, o apoio à decisão clínica, a monitorização dos doentes, a prevenção de readmissões e a gestão da saúde da população.

Análise de dados nos cuidados de saúde

Numa escala mais alargada, a análise pode avaliar os resultados clínicos, os custos operacionais e as tendências de saúde pública, de modo a que as intervenções e as políticas possam ser adaptadas para obter o máximo impacto. Eis alguns exemplos de análise de dados nos cuidados de saúde que ilustram o seu potencial.

Registos de saúde electrónicos (EHRs)

Sistema de informação laboratorial (LIS)

Sistemas de diagnóstico e monitorização

Aplicações de reclamação e faturação de seguros

Farmácia

Sistema de farmacovigilância

Recursos humanos

Cadeia de fornecimento

Validação de sistemas informáticos

Investigação clínica e biomédica

Processamento da literatura médica

Princípios dos cuidados centrados no doente

Registos de saúde electrónicos (EHRs)

Os registos de saúde electrónicos são registos que fornecem instantaneamente informações detalhadas sobre a saúde dos doentes a utilizadores autorizados. Os registos electrónicos de saúde facilitam a análise de dados, dando aos prestadores de cuidados de saúde a de analisar grandes quantidades de dados para compreender as tendências dos cuidados de saúde, gerir doenças e melhorar a funcionalidade global do sistema de saúde.

Sistema de informação laboratorial (LIS)

Um sistema de informação laboratorial é um tipo de software que gere e optimiza as operações diárias dos laboratórios médicos - desde a encomenda de testes até à realização de análises de dados ao nível da população. O LIS recolhe grandes volumes de dados laboratoriais, criando um repositório rico para uma análise aprofundada.

Sistemas de diagnóstico e monitorização

A monitorização contínua através de dispositivos e sensores portáteis fornece métricas de saúde em tempo real, permitindo alertas atempados e planos de tratamento personalizados. Quando combinada com outros dados de saúde, esta abordagem pode conduzir a melhores resultados para os doentes, à otimização dos recursos e a uma redução significativa dos custos.

Aplicações de reclamação e faturação de seguros

A análise de dados transforma os pedidos de indemnização de seguros e a faturação nos cuidados de saúde, automatizando os processos de pedidos de indemnização e de verificação - reduzindo os erros manuais e acelerando os fluxos de trabalho para manter todos os detalhes corretos e completos. Também ajuda a detetar potenciais fraudes através da deteção de padrões e anomalias invulgares, poupando dinheiro aos prestadores de cuidados de saúde e às seguradoras.

Farmácia

A integração da análise de dados nas operações da farmácia pode otimizar a gestão do inventário, prevendo a procura e evitando rupturas de stock ou excesso de stock. Pode também identificar padrões de prescrição e potenciais reacções adversas a medicamentos ou ineficácia - reforçando a segurança dos doentes e a confiança mútua entre estes e os prestadores de cuidados de saúde.

Sistema de farmacovigilância

Ao tirarem partido da análise de dados, os sistemas de farmacovigilância melhoram significativamente a monitorização, a deteção e a prevenção de reacções adversas a medicamentos (RAM). Os algoritmos avançados e os modelos de aprendizagem automática podem detetar padrões e correlações que podem indicar RAM e baixa eficácia dos medicamentos, facilitando a intervenção precoce e a redução dos riscos.

Recursos humanos

A análise de dados ajuda as equipas de recursos humanos a tomar decisões mais informadas sobre contratação, formação e afetação de recursos, ao mesmo tempo que respondem às necessidades do pessoal e prestam cuidados adequados aos doentes. O exemplo mais simples: ao acompanhar as pontuações de satisfação dos pacientes, um hospital pode identificar áreas específicas em que as interações do pessoal podem ser melhoradas, conduzindo a um desenvolvimento mais orientado do pessoal.

Cadeia de fornecimento

No que diz respeito aos produtos médicos e farmacêuticos, a análise de dados ajuda a detetar tendências sazonais e a ter em conta factores externos, como surtos de doenças ou novos regulamentos. Ao acertarem nestas previsões, as organizações podem ajustar os seus níveis de stock. Desta forma, fornecem artigos essenciais sempre à mão e evitam o incómodo e o custo do excesso de inventário.

Validação de sistemas informáticos

A validação do sistema informático nos cuidados de saúde confirma que toda a tecnologia utilizada para os dados dos doentes e as decisões médicas é fiável e cumpre os regulamentos. Trata-se de testar os sistemas para garantir que funcionam como esperado, mantêm os dados seguros e cumprem as normas. Este processo é vital para manter a segurança dos doentes e evitar erros dispendiosos.

Investigação clínica e biomédica

A análise de dados transforma a investigação clínica e biomédica através da fusão de dados de várias fontes, como ensaios clínicos, EHRs e estudos genómicos. Esta integração ajuda os investigadores a identificar novos padrões de doença, a personalizar os cuidados médicos e a descobrir novos alvos de medicamentos para um melhor tratamento.

Processamento da literatura médica

As ferramentas de análise de dados podem navegar rapidamente na vasta literatura médica, ajudando os investigadores a encontrar os estudos, artigos e documentos mais relevantes. Podem também extrair automaticamente dados de vários estudos, permitindo meta-análises abrangentes e revisões sistemáticas. A análise pode identificar áreas com lacunas na investigação, orientando estudos futuros e decisões de financiamento.

Princípios dos cuidados centrados no doente

A combinação de cuidados centrados no paciente com a análise de dados oferece algumas vantagens impressionantes. Ajuda a personalizar os tratamentos de acordo com as necessidades de cada doente, ajudando os doentes a sentirem-se mais envolvidos no seu plano de cuidados. Além disso, a utilização de dados ajuda a gerir os recursos de forma mais eficaz e torna a comunicação entre os doentes e os prestadores de cuidados de saúde mais transparente e produtiva.

Registos de saúde electrónicos (EHRs)

Sistema de informação laboratorial (LIS)

Sistemas de diagnóstico e monitorização

Aplicações de reclamação e faturação de seguros

Farmácia

Sistema de farmacovigilância

Recursos humanos

Cadeia de fornecimento

Validação de sistemas informáticos

Investigação clínica e biomédica

Processamento da literatura médica

Princípios dos cuidados centrados no doente

A análise de dados pode melhorar todos os aspectos do sistema de saúde.

Quer ver o que pode fazer por si?

Tipos de análise de dados nos cuidados de saúde

Data analytics helps interpret complex healthcare data, offering valuable insights into patient conditions, treatment efficacy, and potential risk factors. Let’s look at how various types of healthcare analytics can offer specific insights into historical and current data, aiding providers in recognizing patterns and trends in patient care.

Análise descritiva

A análise descritiva centra-se na compreensão de eventos passados através da análise de tendências e métricas históricas, tais como dados pessoais de saúde ou epidemiológicos. Fornece informações sobre padrões na saúde pública e dos doentes, servindo de base para outros tipos de análise.

Análise prescritiva

A análise prescritiva recomenda acções específicas para aperfeiçoar e otimizar os resultados nos cuidados aos doentes, nas intervenções de saúde pública ou na descoberta de medicamentos, analisando dados combinados e sugerindo os melhores passos seguintes. Contribui também para uma melhor afetação de recursos e otimização de processos.

Análise preditiva

A análise preditiva utiliza dados históricos, recentes e em tempo real para prever eventos futuros. Ao analisar padrões de dados passados - tais como dados médicos pessoais, dados epidemiológicos e dados de ensaios clínicos - os modelos preditivos podem identificar potenciais riscos para a saúde e prever resultados futuros de intervenções médicas ou de saúde pública.

Análise de descoberta

A análise de descoberta é benéfica para revelar correlações ou tendências ocultas em conjuntos de dados de cuidados de saúde complexos. Com a aplicação de algoritmos avançados, promove a compreensão global das populações de doentes, resultando em intervenções mais direcionadas e melhores resultados.

Benefícios da análise de dados nos cuidados de saúde

A análise de dados permite que os prestadores de cuidados de saúde identifiquem rapidamente os doentes em risco, personalizem os planos de tratamento, optimizem a afetação de recursos, melhorem a tomada de decisões e promovam melhores resultados de tratamento, tirando partido de informações baseadas em dados e algoritmos avançados. Veja as vantagens em pormenor.

Análise preditiva dos resultados dos doentes

A análise preditiva aplica algoritmos avançados e técnicas de ML para avaliar a probabilidade de várias condições ou eventos de saúde. Fornece aos profissionais de saúde as informações necessárias para tomar decisões precisas e adotar estratégias específicas para melhorar os cuidados e os resultados.

Operações simplificadas e recursos optimizados

Os modelos preditivos e a análise em tempo real podem prever as taxas de admissão e os perfis dos doentes, permitindo uma contratação de pessoal mais eficaz e uma utilização óptima dos recursos. Graças a isto, as instalações podem ajustar os níveis de pessoal com maior precisão, evitando os custos associados ao excesso e à falta de pessoal.

Melhoria dos resultados dos cuidados prestados aos doentes

A análise de dados combina EHRs, wearables em tempo real, dados de ensaios clínicos e muito mais para fornecer uma visão abrangente da saúde do paciente. Isto permite a deteção precoce da deterioração, intervenções atempadas, recomendações personalizadas e uma avaliação rápida das estratégias de cuidados.

Maior segurança e conformidade dos dados

A análise preditiva utiliza dados históricos para antecipar ameaças e vulnerabilidades de segurança, ajudando efetivamente a evitar potenciais violações de dados e a cumprir regulamentos de privacidade como a HIPAA.

Maior segurança e eficácia dos medicamentos

A monitorização das redes sociais e das bases de dados de publicações científicas ajuda a detetar sinais precoces de potenciais problemas, tais como novas reacções adversas graves a medicamentos ou taxas crescentes de efeitos adversos. Isto significa que quaisquer riscos emergentes são identificados antes de se sobreporem aos benefícios do medicamento.

Investigação clínica e biomédica acelerada

Ao apoiar a conceção descentralizada, a monitorização e a análise em tempo real, a análise de dados acelera consideravelmente os ensaios clínicos. Gera hipóteses sobre novos tratamentos, novas abordagens de diagnóstico, bem como novos conhecimentos sobre condições médicas existentes ou novas doenças ou fenótipos de doenças.

Deteção precoce de ameaças à saúde pública

A análise de dados pode detetar sinais precoces de epidemias ou pandemias e fornecer detalhes críticos sobre a localização, a velocidade, os surtos e a demografia das pessoas afectadas localmente. Esta abordagem permite respostas atempadas e informadas a ameaças emergentes.

Actividades operacionais quotidianas mais eficazes

Agendamento optimizado, redução dos tempos de espera dos pacientes e atribuição eficaz de recursos - tudo isto é possível com a análise de dados em utilização. Ao recolher, armazenar e analisar dados descentralizados, é possível criar cuidados de saúde mais reactivos.

Cuidados precisos e operações sem esforço estão ao alcance da mão.

Reimaginar os cuidados de saúde com a análise de dados.

Desafios da implementação da análise de dados

A integração da análise de dados no software farmacêutico e de cuidados de saúde envolve uma série de desafios que são de esperar. A obtenção de dados limpos é difícil devido a fontes variadas e a uma gestão inconsistente. O aumento do volume de dados torna o armazenamento problemático, enquanto a segurança sólida continua a ser uma grande preocupação. Os problemas de interoperabilidade, como as diferentes normas e a lenta adoção de ferramentas como a FHIR, complicam ainda mais a partilha de dados. Estes desafios mostram como é complicado beneficiar da análise de dados nos cuidados de saúde/farmacêuticos, mas também realçam a razão pela qual é fundamental continuar a trabalhar na resolução destes problemas.

“O potencial dos grandes volumes de dados é enorme - mas explorar todas as suas capacidades exige mais do que apenas a recolha de uma vasta informação. Exige uma abordagem cuidadosa da gestão de dados, soluções de armazenamento escaláveis e um compromisso com os mais elevados padrões da indústria. É uma jornada desafiadora, mas recompensadora - e estamos aqui para ajudá-lo a navegar a cada passo do caminho.”

Philip Tihonovich

Chefe do Departamento de Grandes Dados

A utilização da análise de dados nos cuidados de saúde: soluções personalizadas com as principais tecnologias comerciais e de código aberto

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O futuro da análise de dados nos cuidados de saúde

A utilização da análise de dados nos cuidados de saúde e na indústria farmacêutica está preparada para trazer mudanças transformadoras, em que as organizações podem redefinir o crescimento futuro ou acelerar as suas trajectórias actuais. Neste domínio, as tecnologias avançadas como a IA, a aprendizagem automática e os megadados oferecem um ponto brilhante para a indústria, com o seu potencial para melhorar os cuidados aos doentes, melhorar a eficiência operacional e acelerar a investigação médica, permitindo análises descritivas, preditivas, prescritivas e de descoberta. À medida que estas tecnologias evoluem, as considerações éticas, a privacidade e a segurança dos dados continuarão a ser aspectos essenciais para continuar a beneficiar da análise de dados.

Os principais aspectos da análise de dados que irão moldar o sector dos cuidados de saúde

Inteligência artificial Os algoritmos de IA analisam dados médicos complexos, ajudam no diagnóstico e personalizam os planos de tratamento. Melhora a precisão do diagnóstico, os resultados e a satisfação dos pacientes.

Análise preditiva Utilização de dados históricos e em tempo real para prever os resultados dos doentes e os potenciais riscos para a saúde. Permite uma intervenção precoce e cuidados proactivos, reduzindo as readmissões hospitalares e as complicações.

Integração de grandes volumes de dados Combinação de diversas fontes de dados (EHRs, wearables, genómica) para fornecer informações abrangentes. Facilita os cuidados holísticos dos doentes e a investigação avançada, tirando partido de uma vasta gama de dados.

Monitorização em tempo real Monitorização contínua da saúde através de dispositivos portáteis e da Internet das coisas, permitindo uma intervenção médica imediata. Boostransforma a segurança dos pacientes e os resultados dos cuidados médicos, permitindo respostas atempadas e levando os cuidados médicos ao domicílio do paciente.

Telemedicina e cuidados à distância Melhorar a monitorização remota de doentes e os serviços de telesaúde através da análise de dados. Expande o acesso aos cuidados e apoia a participação contínua dos doentes, especialmente em zonas remotas.

Eficiência operacional Racionalizar as operações hospitalares ou farmacêuticas e a afetação de recursos através da tomada de decisões baseadas em dados. Reduz os custos, minimiza os tempos operacionais e optimiza a utilização dos recursos.

Gestão da saúde da população Analisar as tendências de saúde nas populações para informar as autoridades de saúde pública sobre questões de saúde da população. Melhora os resultados de saúde da comunidade e apoia as intervenções de saúde pública.

Gestão de dados Fornecer políticas e princípios para cumprir a conformidade de segurança e as normas regulamentares a nível local e internacional. Cria confiança entre os doentes, os prestadores de serviços, os reguladores e o público no que respeita à utilização dos dados relativos aos cuidados de saúde e à indústria farmacêutica.

Investigação clínica e ensaios Acelerar a investigação clínica e os ensaios clínicos com a análise de dados. Acelera o desenvolvimento de novos tratamentos e aumenta a validade da investigação clínica.

Envolvimento dos doentes Utilizar a análise de dados para melhor educar os doentes, ajudá-los a aderir aos planos de tratamento e a navegar facilmente no ambiente dos cuidados de saúde. Aumenta a satisfação dos pacientes e os resultados em termos de saúde, promovendo a participação ativa nos cuidados.

Interoperabilidade Assegurar um intercâmbio de dados sem descontinuidades entre diferentes sistemas de saúde ou farmacêuticos. Aumenta a coordenação e reduz os erros, fornecendo informações normalizadas.

Redução de custos Identificar ineficiências e reduzir os custos dos cuidados de saúde através da análise de dados. Reduz as despesas globais de saúde/farmacêuticas, mantendo ou melhorando a qualidade.

Deteção de anomalias Utilizar a análise para detetar e notificar o pessoal sobre actividades invulgares nos sistemas de saúde ou farmacêuticos Poupa dinheiro ao identificar e atenuar práticas invulgares e anomalias, garantindo a integridade dos dados e a confiança entre fornecedores e consumidores.

Conclusão

Com a análise de dados nos cuidados de saúde, estamos a assistir a mudanças reais: melhores cuidados aos doentes, operações mais eficientes e planos de tratamento individuais. Não se trata apenas de acompanhar o ritmo - trata-se de aproveitar uma grande oportunidade para transformar os cuidados de saúde. Avance com a Innowise, pois estamos sempre aqui para transformar as suas ideias em projectos vencedores.

FAQ

Qual é o papel da análise de dados nos cuidados de saúde?

Nos cuidados de saúde, a análise de dados utiliza dados actuais e históricos para obter informações a nível macro e micro, apoiando o processo de tomada de decisões. Ao utilizar a análise de dados nos sectores da saúde e farmacêutico, os prestadores de cuidados de saúde podem melhorar os cuidados prestados aos doentes, obter diagnósticos mais rápidos e mais exactos, implementar medidas preventivas, oferecer tratamentos mais personalizados e descobrir e comercializar mais rapidamente novos medicamentos e tratamentos.

Como é que a análise de dados pode melhorar os cuidados de saúde dos doentes?

Soluções de análise de dados para os cuidados de saúde permite melhorar os cuidados prestados aos doentes e os resultados dos tratamentos através da análise de dados de registos de saúde electrónicos (EHR) e de outras fontes, como registos de doenças e ensaios clínicos. Ajuda a identificar indivíduos em risco que podem necessitar de medidas preventivas, o que reduz os custos, minimiza os internamentos e melhora o diagnóstico e o tratamento.

Que desafios existem na implementação da análise de dados nos cuidados de saúde?

Um dos desafios da análise e extração de dados no sector dos cuidados de saúde é a gestão adequada e a análise sofisticada de dados não estruturados. Para tal, é necessário utilizar metodologias avançadas, como a análise de texto, o processamento de linguagem natural e as técnicas de reconhecimento de imagem, para extrair informações significativas de notas clínicas, publicações de investigação, imagens médicas, etc.

Como é que a análise de dados pode ajudar a gerir os custos dos cuidados de saúde?

Através da avaliação dos padrões de custos e da utilização de recursos, as instalações de cuidados de saúde podem identificar ineficiências e otimizar as operações, conduzindo a reduções de custos significativas. Por exemplo, a utilização da análise de dados para identificar estrangulamentos nos cuidados aos doentes ou prever as necessidades de equipamento pode ajudar os hospitais a funcionar melhor, reduzir o desperdício e, eventualmente, prestar melhores cuidados.

Como é que a análise de dados apoia a investigação clínica?

A análise de dados apoia a investigação clínica, descobrindo padrões e tendências ocultos a partir de conjuntos de dados que combinam dados de diferentes fontes, como ensaios clínicos, bases de dados de farmacovigilância, registos médicos electrónicos, literatura científica e bases de dados ómicas. Permite a criação de candidatos a medicamentos ou a reorientação de medicamentos já existentes.

A análise de dados pode ajudar na gestão da saúde pública?

As informações provenientes de registos de saúde electrónicos, pedidos de seguro e outras fontes ajudam a identificar potenciais problemas de saúde pública, como surtos, e a informar atempadamente as autoridades de saúde pública. Esta abordagem melhora os resultados individuais dos doentes e apoia as comunidades locais na resolução das desigualdades sociais.

Philip Tihonovich Chefe do Departamento de Grandes Dados

Data: 27 de novembro de 2024

Philip Tihonovich Chefe do Departamento de Grandes Dados

Data: 27 de novembro de 2024

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