Uso de Dados na Saúde: Healthcare Analytics Framework

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Acredito que a área de saúde será a próxima grande indústria que será transformada pela tecnologia, especialmente pelo uso de dados. São vários os motivos que me levam a crer nisso, os principais são:

– Existem muitas fontes de dados, mas elas distribuídas em silos;
– A tomada de decisão do médico é muito baseada em feeling;
– As pesquisas sobre doenças costumam ter uma base de dados muito limitada (porque as informações estão distribuídas em silos);
– A cada dia é maior a necessidade de uma medicina de maior precisão;
– Os pacientes já (há muito tempo) consultam fontes de informações além do médico (o famoso Dr. Google);
– A personalização da medicina é um caminho inevitável.
Esses são alguns dos itens que me recordo agora enquanto escrevo esse texto, mas existem muitos outros.

A implementação de uma cultura mais analítica em uma indústria inteira costuma ser um processo longo e caótico, ainda mais se não for feita através de um método, com um framework estruturado.

Para ajudar e acelerar esse processo, criamos o Healthcare Analytics Framework. 

Adaptamos nossos modelos já implementados em outros mercados para funcionar especificamente nesse setor. O processo de co-construção desse framework passou por um longo tempo de desenvolvimento (aproximadamente 1 ano), alguns hackatons com médicos e especialistas (no Brasil e fora), para chegar em uma forma que atendesse plenamente essa transformação na saúde, independente se for utilizado por um médico, uma clínica, um hospital,…

O Healthcare Analytics Framework é composto por 7 fases:


0 – O momento zero, é a conscientização da necessidade de uma visão mais analítica na saúde, a aceitação de que a forma que se usa dados nessa área está prejudicando negócios, médicos e pacientes;
1 – A consolidação de bases de dados é a primeira fase, a primeira ação que precisa ser tomada. Muitos negócios deixam de evoluir por acreditar que essa fase é muito cara e complexa, mas a evolução tecnológica derrubou preços e maneiras de execução de infra tecnológica. Hoje existem muitas formas de se fazer isso, algumas delas inclusive são bem simples, graças ao processamento em nuvem por exemplo.
2 – Acredito que um dos grandes problemas está nessa fase: Não existe consenso sobre vocabulário médico. Para uma modelagem de negócio mais analítica, é fundamental que os critérios e parâmetros sejam pré-determinados, sem isso fica cada um correndo para um lado. Essa é uma fase que depende totalmente da setor estar disposto a construir esse vocabulário e traduzir os registros de pacientes para uma linguagem padrão. Essa é uma fase demorada, trabalhosa e fundamental para evolução analítica do setor.
3 – Após essas fases iniciais chegou o momento de monitorar e acompanhar essas informações em tempo real e coletivamente: dashboards, sistemas de alertas, reports automatizados; ou seja, formas analíticas, simples e rápidas de consumir as informações sobre tudo que ocorre com as vidas ali atendidas.
4 – Com a informação monitorada, teremos melhores KPI’s. Hoje existem bons indicadores estabelecidos para situações pontuais relacionadas a saúde (como monitores cardíacos,…), mas o que precisamos é de indicadores sobre vidas atendidas, dentro de uma visão mais ampla e estratégica, que efetivamente ajude nas decisões que todos os dias precisam ser tomadas dentro de hospitais, clínicas,…
5 – É inevitável que pacientes comecem a monitorar e analisar seus próprios dados sobre saúde, isso não tem volta. Médicos e gestores de saúde precisam fazer a curadoria e gestão dessa base de conhecimento, caso contrário viveremos uma avalanche de problemas psicológicos baseado em crenças dos pacientes sobre sua própria saúde. O caminho mais seguro para isso é entregar melhores informações e análises para indivíduos e sociedade.
6 – Com tudo isso estruturado (dados, indicadores e análises) é hora de ativar sensores que antecipem riscos baseado em modelos preditivos. Essa antecipação vai salvar mais vidas e reduzir custos, permitindo assim a ação na prevenção e não apenas no fato ocorrido (como acontece hoje na grande maioria dos casos).
7 – Finalmente, nesse processo evolutivo, teremos uma medicina mais personalizada. Tratamentos, medicamentos e atendimentos individualizados, baseados nos dados pessoais, cruzados com grandes padrões e monitorados ativamente. Esse é o ponto que todos os pacientes imaginam, que os médicos acreditam ser o melhor, mas que a forma de funcionamento atual do setormantém como uma hipótese muito remota.

Obviamente que existem iniciativas pontuais já acontecendo dentro de grandes hospitais, mas o que estamos trazendo aqui é a implementação de uma cultura mais analítica, e não projetos pontuais que supram apenas necessidades urgentes e específicas. Se essa transformação não acontecer de foram estruturada e com método, as decisões sobre nossas vidas continuarão sendo tomadas baseadas em feeling. Somente um processo estruturado como esse pode melhorar o uso da informação dentro do setor de saúde, seja pro uso de médicos, gestores ou pacientes.

Essa é apenas uma introdução informal desse modelo que começa a ser usado nesse setor aqui no Brasil, mais do que analytics que empodedra um tomador de decisão, nesse caso analytics pode salvar vidas! ❤

Ricardo Cappra, Chief-Scientist, Cappra Data Science

2 comentários Adicione o seu

  1. Paulo disse:

    Os passos 6 e 7 estão confusos, principalmente acho que o titulo do passo 7 não esta bem claro.

    1. Obrigado pela contribuição Paulo, levarei seu feedback para o grupo técnico (médico e de ciência da informação) que praticou da construção do framework.

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