Aplicações da análise de dados na área da saúde

Nikita N., freelance scientific writer on Kolabtree, outlines the top applications of data analytics in saúde. 

O termo "Análise de dados" é a prática de acumular grandes quantidades de dados, os quais são analisados e os insights essenciais são extraídos das informações contidas. Hoje em dia, novos softwares e tecnologias facilitam o exame de grandes volumes de dados para detalhes ocultos.

Off late, the saúde industry has become increasingly demanding. The increase in the number of patients has made it difficult for doctors and staff members to manage work efficiently. According to a McKinsey analysis report, health-care expenses for the USA are 17.6% do PIB, que é quase $600 bilhões a mais do que o valor de referência da riqueza e tamanho dos Estados Unidos. Com o aumento de tais necessidades, a análise de dados pode servir como uma solução promissora para resolver problemas na indústria da saúde. De acordo com a análise de mercado, espera-se que o setor de análise de dados seja mais de $68.03 bilhões até 2024. Os setores-alvo da saúde onde a análise de dados pode trazer uma mudança significativa incluem a descoberta de medicamentos, prevenção de doenças, diagnóstico, tratamento, monitoramento pós-tratamento, operações hospitalares. 

Aplicações da ciência dos dados na saúde

Descoberta de drogas

Geralmente, o processo de descoberta de drogas leva muito tempo, cerca de 12 anos, e custa muito, cerca de $2,6 bilhões. A análise de dados aumenta a taxa do processo de entrega de medicamentos na ciência médica, ajudando a obter uma aprovação mais rápida na Administração de Alimentos e Medicamentos e curando os pacientes mais rapidamente. Algumas empresas estão desenvolvendo máquinas artificiais inteligentes para aplicações em vários setores. Por exemplo, a empresa BenevolentAI desenvolveu diferentes dispositivos inteligentes artificiais, tais como um cérebro de máquina biocientífica and other model algorithms to create new medicines for hard to treat diseases. The organization is an example of a fully integrated AI company with clinical development and pharmaceutical discovering capabilities. The technology revolutionizes pharmaceutical industries by lowering costs, decreasing failure rates, and delivering medicines to the patients at a faster pace. 

Prevenção de doenças

A análise de dados previne doenças através do reconhecimento precoce dos riscos, e as ferramentas também recomendam planos preventivos. Vários dispositivos inteligentes que utilizam a análise de dados utilizam as informações genéticas e os padrões históricos das pessoas para reconhecer os problemas antes que eles saiam do controle.

Várias empresas estão desenvolvendo dispositivos inteligentes que utilizam a análise de dados para analisar os vários planos de comportamento dos pacientes em um estágio inicial, o que pode ajudar a prevenir doenças como condições crônicas de saúde, como diabetes, hipertensão e colesterol alto em um estágio inicial. 

Diagnóstico e tratamento

Outra aplicação útil da ciência de dados em saúde é a imagiologia médica, na qual os algoritmos interpretam eficientemente Raios-X, MRIs, mamografias e outros tipos de imagens, o que ajuda na identificação de padrões nos dados e detecção de tumores, anomalias de órgãos, estenose arterial mais clara.  Modelos de algoritmos de análise de dados podem diagnosticar ritmos cardíacos irregulares de ECGs mais rápido que um cardiologista e distinguir claramente entre imagens de lesões malignas e marcas de pele benignas. 

O tratamento atual na área da saúde tornou-se mais confortável com a disponibilidade de mais dados sobre as características individuais do paciente, permitindo a entrega de dados mais precisos de prescrição e atendimento personalizado. A ciência dos dados está melhorando o campo emergente da terapia genética. A inserção de material genético nas células e a substituição de medicamentos tradicionais é mais controlável do que antes. 

Empresas de consultoria analítica como Banho ou ScienceSoft pode desenvolver software analítico de dados para vários setores, incluindo o setor de saúde.  Existe uma falta de comunicação entre as consultas e a falta de envolvimento dos pacientes com várias doenças crônicas, como diabetes, asma, doenças cardiovasculares. O software recebido do EHR e de um paciente, analisa os dados de saúde e altera os membros da equipe de atendimento ou os pacientes para soluções eficazes. É o software e um aplicativo de desktop integrado ao EMR permitem saber se o medicamento prescrito entra em conflito com a condição e a doença atual do paciente. O software de análise de dados ajuda a gerenciar os custos, acompanhando as despesas de tratamento da condição ao longo de todo o ciclo de cuidados. Ele encontra oportunidades para reduzir substancialmente os custos sem afetar negativamente os resultados, e compara os custos de cuidar de uma condição com os resultados.

Companies such as NextBio are developing data analytics models to customize patient’s treatment as well and provide more available options by examining previous clinical and genomic data. For example, radiation therapy is the only form of treatment for cancer patients. Data analytics models provide customized treatment and offer alternative treatment methods. 

Monitoramento Pós-atendimento

Outra área onde a análise de dados encontra aplicações interessantes é para o tratamento de pacientes domiciliares. Geralmente, após cirurgias, os pacientes reclamam de complicações e dores recorrentes, o que é difícil para os médicos quando saem do hospital. A aplicação da análise de dados no monitoramento remoto em casa facilita o contato dos médicos com os pacientes. Portanto, reduzindo a necessidade de recursos hospitalares caros. Por exemplo, com base nos dados do EMR, Os hospitais podem prever quando os pacientes precisariam ser readmitidos nos próximos 30 dias, 

Operações hospitalares

Data analytics help to enhance the workforce of the staff members at Hospitals by assigning them certain hours, ensuring enough hospital beds are available, enhancing utilization in the operating room. Another data analytics tool, i.e., Predictive analytics, can optimize scheduling. 

O futuro da ciência dos dados na saúde

Assim como toda indústria, o uso da ciência de dados na saúde tem seus prós e seus contras. Os dados nos hospitais e unidades administrativas estão geralmente em um estado desesperado. É um desafio integrar a análise de dados no sistema de saúde. Os pacientes estão preocupados com a privacidade e a proteção de suas informações de saúde.. Não há dúvida de que a ciência dos dados pode resolver a escassez de médicos. Entretanto, muitas pessoas estão preocupadas em perder a relação paciente-médico com os algoritmos de computador. No entanto, espera-se que a amálgama de análise de dados e saúde cresça nos próximos anos. A análise de mercado revela que a análise de dados na área da saúde alcançará $34,27 bilhões até 2022 em um CAGR de 22.07%.

De fato, a ciência dos dados é uma via para melhorar a qualidade do setor de saúde por ter aplicações no diagnóstico precoce de doenças, imagens médicas, descoberta mais rápida de medicamentos e manuseio de operações hospitalares complexas também em áreas rurais, ajudando a curar doenças significativas como AIDS, câncer e ébola. 

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