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Ciência de dados aplicada à saúde: usos e tendências

20 de janeiro de 2023/em Tecnologia e Inovação /por incuca
7 min. de leitura

Atualizado em 23 de junho de 2023 por Monica Jorge

ciência de dados na saúde

Certamente você já ouviu falar sobre ciência de dados e como essa área vem evoluindo e inovando nos últimos anos. Mas você sabe como ela pode contribuir para o avanço da saúde digital?

Neste artigo, você vai entender melhor as aplicações da ciência de dados na saúde e algumas das tendências mais do segmento.

Ciência de dados na saúde

Também conhecida pela nomenclatura em inglês Health Data Science, a ciência de dados na saúde é utilizada principalmente para analisar informações e construir soluções baseadas nos problemas e situações identificados. Essa área nasce da união entre conhecimentos de ciência da computação, bioestatística e da própria área da saúde. Assim, possibilita que os analistas de dados tenham insights para os cuidados e tratamentos médicos aplicados aos pacientes, mas também sobre gestão.

A presença de tecnologias inovadoras em saúde permite que o relacionamento entre médico, paciente e clínica seja cada vez mais eficiente, tendo como base a personalização e a integração de dados. Por meio da análise dos dados coletados, é possível realizar a gestão da jornada do paciente em todo o processo, desde o atendimento na consulta até a central de relacionamento.

No entanto, o fluxo de dados coletados e armazenados é imenso, o que torna o setor de saúde um dos mais complexos e desafiadores para se analisar. Por isso, é importante que médicos, clínicas e hospitais contem com ferramentas que auxiliem nesse processo, como Data Analytics ou Big Data. 

Utilizando-as, é possível extrair informações de todos os departamentos da clínica e fazer uma análise completa, com uma abordagem holística que permite oferecer serviços de mais qualidade e mais personalizados para necessidades específicas.

Tendências da ciência de dados na saúde

Veja alguns dos principais usos da ciência de dados na área de saúde:

Uso de Business Analytics (BA) e Business Intelligence (BI) na análise de dados

São muito utilizados para auxiliar em tomadas de decisão mais assertivas. Por meio dos dados coletados, armazenados e analisados via software, é possível direcionar a gestão das clínicas e hospitais de forma a se tornarem mais qualificadas e eficientes. Tudo é feito de forma automatizada pelas ferramentas, que geram melhor visualização das informações sobre os pacientes.

Gestão unificada

Por meio de uma central única de comando da gestão, é possível reunir, em um só lugar, todos os dados necessários para a gestão de saúde. Isso é feito através de uma infraestrutura de tecnologia inteligente, composta por ferramentas como softwares de gestão, de análise de dados, dashboard personalizado, inteligência artificial, entre outros. Assim, a administração e os gestores podem ter uma visão global da situação tanto dos colaboradores quanto de seus pacientes.

Automação com inteligência 

A aplicação combinada de Inteligência Artificial e Robotic Process Automation (RPA) contribui para a melhora da eficiência das operações do dia a dia, como assistência e backoffice, bem como a experiência do paciente com a clínica ou hospital (no agendamento de exames e consultas ou no acompanhamento médico à distância).

Process mining

A mineração de dados (process mining, em português) é, basicamente, a aplicação da inteligência artificial com o objetivo de encontrar erros e falhas em projetos. Costuma ser utilizado em processos mais longos, especialmente para monitoramento constante e para evitar qualquer lacuna nos dados.

Benefícios da ciência de dados para a área da saúde

A perspectiva data-driven (guiada por dados) ainda é incipiente no Brasil. Em artigo publicado em 2021 na revista Saúde.com (Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia), o pesquisador e pesquisador do Departamento de Informática em Saúde da Escola Paulista de Medicina da Unifesp, Antonio Valerio Netto, afirma que “as organizações precisam capturar o valor de suas informações  investindo na análise de dados e estabelecendo essa habilidade como uma competência essencial”. 

Segundo o autor, a ciência de dados em saúde tem como objetivo “gerar soluções por meio da compreensão de problemas reais da área de saúde, empregando o pensamento crítico e a análise para obter conhecimento”.

Em sua tese de doutorado em Informação e Comunicação em Saúde no Instituto de Comunicação e Informação em Saúde (Icict/FioCruz), o pesquisador Raphael Saldanha explica que o debate sobre dados abertos em entidades governamentais brasileiras está acontecendo, e “pode-se afirmar que o Ministério da Saúde, por intermédio do DATASUS, detém ampla experiência neste quesito, demonstrando um inegável pioneirismo na disseminação de dados em um sistema de cobertura universal”.

Ou seja, embora ainda inicial no Brasil, a perspectiva data-driven vem ganhando espaço e crescendo nas instituições de saúde. Na prática, isso significa que a gestão deve ficar cada vez mais eficiente, e o atendimento, cada vez mais direcionado às necessidades individuais de cada paciente. 

A tendência é de aumento no investimento e aplicação de tecnologias digitais e de ampliação da saúde digital, como por meio da telemedicina, que, segundo a pesquisa TIC Saúde 2022, foi utilizada por mais de um terço dos médicos brasileiros.

Conclusão

Crescendo exponencialmente nesta década, a saúde digital e a ciência de dados em saúde devem continuar em alta, especialmente por causa dos avanços e contribuições trazidos para a medicina de forma geral. Com um atendimento médico mais direcionado, pacientes se beneficiam da personalização dos tratamentos e do acompanhamento médico, enquanto hospitais e clínicas podem fidelizar seus clientes ao oferecer serviços de mais qualidade.

A Portal Telemedicina é referência na área desde sua fundação em 2013 e vem constantemente investindo nas principais inovações tecnológicas da medicina. Para conhecer os produtos e serviços, entre eles a plataforma de teleconsulta SOS Portal, acesse nosso site.

Tags: ciência de dados, ciência de dados na saúde, Data Science
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