Uso de Dados na Saúde: Healthcare Analytics Framework

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! <3https://youtu.be/UCloQC2108ohttps://setorsaude.com.br/fronteiras-da-medicina-discute-o-uso-da-tecnologia-e-da-informacao-para-melhorar-a-saude/Ricardo Cappra, Chief-Scientist, Cappra Data Science