Você já ouviu falar em big data? O que é big data? Big data, em português, quer dizer “grande arquivo”, e podemos entender de forma geral que é um conjunto de dados tão grande e complexo que é impossível de ser lido e interpretado por aplicativos tradicionais de processamento de dados. Hoje em dia geramos dados o tempo todo, desde a abertura de fichas de cadastro nos locais que frequentamos, até um simples “clique” na tela de nosso aplicativo de busca. Os dados que geramos estão sendo ainda mais representativos de nós mesmos, e do nosso dia-a-dia, por exemplo, podemos “coletar” dados sobre como nós estamos realizando uma atividade física usando um wearable, um dispositivo móvel com medidor de passos e frequência cardíaca, ou podemos contar quantos passos e qual distância percorremos em um dia inteiro enquanto fazemos as diversas tarefas do dia. Esses dados podem ser medidos e armazenados na memória de nosso relógio digital, ou no celular ou na “nuvem” usando para isso a internet, podem ainda ser disponibilizados para nós mesmos ou para nosso médico, por exemplo. Esses dados estão começando a fazer parte da nossa rotina e a montar bancos de dados enormes com uma variedade de informações gigantesca. A análise observacional desse dado, como fazemos quando olhamos uma planilha com resultados de uma pesquisa, por exemplo, com certeza, não seria nada fácil, e tirar alguma correlação ou conclusão destes dados de forma confiável e precisa muito menos, por isso havia a necessidade de se criar e desenvolver um método e modelo direcionado para esse propósito. A análise e interpretação desses dados em saúde, tem se mostrado uma revolução na forma como lidamos com problemas cotidianos e como buscamos apoio na tomada de decisão em saúde para questões que vão desde a gestão de um hospital, o desenvolvimento de um medicamento, até as “métricas” de nosso corpo, medidas como sinais vitais e resultados de exames clínicos e laboratoriais. O big data é uma forma de armazenamento e processamento desses dados, que possibilita que todas as informações sejam guardadas de forma segura e sistematizada, nos permitindo organizar os dados de forma “inteligente” e “acessível”.
O uso do big data em saúde nos permite consultar esse banco de dados de forma objetiva, fazendo, por exemplo, perguntas específicas a ele, e com o uso de inteligência artificial pode ocorrer a organização, análise e interpretação dos dados direcionado a cada pergunta, usando para isso a variedade de informações contidas no banco, e gerando uma resposta adequada para auxiliar na tomada de decisão clínica, ou no gerenciamento de um hospital, ou até no sistema de saúde público. A organização dos dados armazenados de cada paciente vão desde informações de cadastro, às medidas de hábitos de vida, os resultados de exames clínicos e de imagem; as medidas e dados relacionados ao custo dos exames e tratamento, o tempo entre a primeira ida ao médico clínico e o diagnóstico, o início de um processo de reabilitação e seu término, as mudanças na atividade física após um quadro clínico, tudo pode ser analisado a partir do big data, gerando “informações inteligentes” sobre a forma de prevenir, curar, tratar; melhorando a abordagem clínica ao paciente, a gestão de recursos em hospitais e clínicas, e o manejo de saúde pública em cidades e no mundo.
O médico, por exemplo, tem disponível dados da resposta de pacientes com hipertensão arterial sistêmica a um determinado tratamento, além disso, o médico pode vir a ter os dados de exames clínicos e de imagem desses pacientes, dados da atividade física diária do paciente (com a coleta da frequência cardíaca) pedindo para o paciente usar seu wearable para enviar dados ao banco de dados médico e assim, comparar a resposta de um paciente com um grupo de pacientes, usando para isso os estudos e evidências científicas sobre população e também, dados no banco de dados com características específicas e que vão precisar do big data para que possam ser analisados e comparados. O processo pode então permitir e gerar um tratamento ao paciente mais direcionado ao paciente. As dimensões dessa interação entre dados diversos e a clínica de cada paciente, ganha números estratosféricos, podendo englobar dados epidemiológicos, ou de acidentes naturais, dentre outros.
As vantagens para o setor da saúde englobam: 1) a maior compreensão das doenças; 2) agilidade nas pesquisas, 3) controle de epidemias; 4) melhorar o monitoramento da saúde individual, 5) redução de custos na gestão de hospitais e clínicas; 6) medicina personalizada; 7) excelência universal; com impacto nas políticas públicas de saúde. Inúmeras startups estão apostando em desenvolver e gerenciar produtos que usam o big data, além de podermos pensar nos benefícios de uma construção de bancos de dados em nuvem que possam coletar informações de diversos centros de referência em saúde. A evolução desse caminho ainda precisa que entendamos a ferramenta e o sistema que engloba a diversidade desses dados, além do gerenciamento e normatização para essa análise. Um futuro que esperamos deva ser construído com atenção e esforço!
Escrito por: Catarina Costa Boffino
Referências
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