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Os rápidos desenvolvimentos na tecnologia associada aos cuidados de saúde melhoraram a forma como os pacientes são tratados e influenciaram os resultados dos cuidados de saúde.

Esses avanços se infiltraram em tudo, desde a comunicação digital com pacientes até a modelagem de software de resultados de testes e, mais importante, neste contexto, coleta e armazenamento de dados.

O que é big data na área da saúde?

Dado o número impressionante de pacientes que usam sistemas de saúde globalmente todos os anos, as grandes quantidades de dados digitais neste sistema se tornaram um obstáculo significativo que precisa ser resolvido.

Conjuntos de dados de informações de saúde, também conhecidos como “Big Data”, tornaram-se tão massivos que os métodos tradicionais de gerenciamento são insuficientes. A análise de big data é um campo em constante crescimento que só se tornará mais importante à medida que a saúde evolui.

Big Data na área da saúde é a fusão de informações de uma ampla variedade de fontes, incluindo registros de saúde, como registros de pacientes, vigilância de doenças e feedback do paciente. Os dados clínicos também contribuem para o todo, incluindo tudo, desde imagens até registros financeiros pessoais do paciente e dados farmacêuticos.

Mais recentemente, big data introduziu informações de ferramentas modernas de saúde, como telemonitoramento, dispositivos médicos vestíveis e aplicativos de saúde. À medida que a tecnologia em telessaúde e dispositivos vestíveis continua a evoluir, sua contribuição para big data só aumentará.

Os benefícios de expandir os dados de saúde

Se gerenciada adequadamente, essa colossal rede de bancos de dados tem o potencial de melhorar o sistema de saúde de várias maneiras. Coletivamente, mostra habilidades em reduzir os custos gerais de saúde e aumentar a qualidade do atendimento.

De uma perspectiva prática e logística, o big data ajuda agências governamentais, formuladores de políticas e hospitais a melhorar a coordenação de pesquisas, prevenir eventos adversos como epidemias e surtos e gerenciamento geral de recursos. Essa gestão geral aprimorada também permite gastos mais eficientes e redução de custos em larga escala.

O custo também pode ser reduzido e a eficiência aumentada em menor escala no nível individual, com os médicos usando dados para tomar decisões, em vez de simplesmente treinar e opinar profissionalmente. A qualidade do atendimento é aumentada usando ferramentas como análise preditiva para detectar doenças em estágios iniciais e recursos demográficos, testes de laboratório e diagnósticos para ajudar a informar o tratamento clínico.

O papel da inteligência artificial na gestão de big data

Como dito anteriormente, a colossal quantidade de informações que compõem o Big Data na área da saúde não pode ser gerenciada por meios convencionais. A IA e o aprendizado de máquina foram introduzidos como abordagens para lidar com o Big Data de uma maneira que use o que ele oferece ao máximo.

Nesse contexto, IA refere-se à tecnologia computacional projetada para emular a assistência da inteligência humana, como engajamento, compreensão sensorial, aprendizado profundo e pensamento.

A IA foi usada pela primeira vez na medicina na década de 1950, na qual algoritmos auxiliados por um computador eram empregados para auxiliar em diagnósticos conduzidos por médicos. Desde então, as abordagens baseadas em IA prometem a execução de tarefas que normalmente exigiriam assistência e julgamento humanos. Essa incorporação permitiria que os profissionais médicos concentrassem suas habilidades na solução criativa de problemas e simplificassem o sistema de saúde.

Os usos atuais e futuros da IA ​​na área da saúde são amplos e variados. A IA é uma ferramenta em constante crescimento na esfera da saúde, abrangendo programação avançada de instrumentação cirúrgica e de reabilitação e identificação de novos medicamentos terapêuticos candidatos.

No contexto do gerenciamento de Big Data, no entanto, a IA representa a principal ferramenta para usar esse recurso em todo o seu potencial. No gerenciamento de serviços de saúde, a IA fornece acesso constante e em tempo real a informações médicas de livros, práticas clínicas e artigos de periódicos. Esse compartilhamento simplificado de dados provou ser fundamental no combate à pandemia de COVID-19.

A medicina preditiva, na qual o diagnóstico e os resultados da doença podem ser avaliados por meio de fatores de risco, avaliando a multimorbidade e o diagnóstico de dados do paciente, facilita a tomada de decisão clínica geral. Isso acelera a qualidade e a eficiência dos cuidados prestados, diminuindo os custos gerais e melhorando os resultados para pacientes individuais.

Desafios em desenvolvimentos futuros

Embora o gerenciamento baseado em IA e aprendizado de máquina de Big Data na área da saúde seja promissor, ele não é perfeito. A complexidade excepcional dos dados e a variação na qualidade dos dados representam grandes problemas para aqueles que desenvolvem abordagens de gerenciamento. Isso é especialmente verdadeiro devido à natureza específica da situação de muitas abordagens de análise de dados.

Uma questão importante em relação ao acesso a dados está na conformidade regulatória e na segurança dos dados. Privacidade e confidencialidade podem afetar significativamente a qualidade dos dados quando os dados do paciente e detalhes críticos não podem ser compartilhados ou acessados.

Com parcelas significativas da população sem confiança em sistemas de coleta de dados em larga escala, a omissão voluntária de dados em registros de saúde tem o risco de comprometer a qualidade geral dos dados e, por extensão, a aplicabilidade do Big Data.

O Health Insurance Portability and Accountability Act de 1996 (HIPAA) foi estabelecido para fornecer aos pacientes direitos legais em relação à confidencialidade de seus dados de saúde. A adesão a esta lei pode ser difícil à medida que a complexidade do Big Data cresce, e as informações necessárias para certos níveis de qualidade dos dados não podem coexistir com os desejos de confidencialidade.

As Perspectivas Futuras

A gestão de Big Data na área da saúde é um campo interdisciplinar e em rápida evolução que continua a ser fundamental para melhorar a saúde.

A explosão de dados de saúde continuará a se expandir à medida que a tecnologia continuar a se integrar ao campo, e o desenvolvimento de técnicas de gerenciamento permite que pesquisadores, governos e médicos melhorem suas operações de maneiras que antes eram impossíveis.

Artigo Retirado de News Medical.

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