O saúde industry has a plethora of data at its fingertips. However, many are yet to put this data to good use. Here Paul Ricci, a cientista de dados freelance em Kolabtree, explains some use cases of ciência dos dados in healthcare and how it can improve pesquisa and patient care.
Os serviços de saúde em todo o mundo estão enfrentando pressões crescentes para serem mais eficientes e melhorarem os resultados clínicos. A análise de dados pode ser usada para informar melhor a tomada de decisões em nível clínico e operacional e ajudar a indústria a atender a essas demandas. Aqui estão algumas das principais aplicações da ciência de dados na área da saúde, juntamente com seu impacto na pesquisa.
1. Ensaios clínicos
Um recente estudo descobriu que o custo médio dos ensaios clínicos essenciais que levam à aprovação de medicamentos é de $19 milhões. A indústria deve encontrar maneiras de aumentar a eficiência dos ensaios clínicos, para reduzir este custo. Há várias maneiras de se utilizar a análise de dados para aumentar a eficiência dos ensaios clínicos.
Tamanhos de amostra maiores: Graças aos recentes avanços na capacidade de análise de dados, os ensaios clínicos podem agora ter tamanhos de amostra muito maiores. Também é mais fácil identificar padrões significativos nos dados que, de outra forma, poderiam faltar. Como resultado destes desenvolvimentos, os dados dos ensaios clínicos podem ser mais completos, precisos e confiáveis, o que é importante quando se solicita a MHRA ou Aprovação da FDA.
Melhor tomada de decisões: A análise de dados também pode apoiar uma melhor tomada de decisão em ensaios clínicos. Podemos analisar as tendências recentes e prever resultados para tomar melhores decisões que aumentam a eficiência dos ensaios, reduzem os custos e garantem maior segurança aos pacientes.
Estudos retrospectivos: Além disso, podemos usar a análise de dados para aproveitar ao máximo cada conjunto de dados. Durante os antigos ensaios clínicos, os dados não eram analisados tão minuciosamente como seriam agora. Estudos retrospectivos são normalmente realizados para reanalisar estes dados usando técnicas avançadas de análise de dados, que podem revelar padrões que não foram originalmente identificados. Estudos retrospectivos também podem ser conduzidos para testar uma hipótese secundária - uma forma acessível de obter mais informações sobre um medicamento sem coletar mais dados.
Dica profissional: O viés de seleção em um ensaio clínico pode invalidar os resultados, portanto, certifique-se de que sua amostra de pacientes represente de forma justa a população que lhe interessa. Você pode evitar o viés de seleção comparando a demografia de sua amostra com os dados do censo para a população de interesse e garantindo que não haja discrepâncias. Se sua amostra for tendenciosa, poderá ser possível corrigi-la dando às amostras sub-representadas mais peso do que às amostras sobre-representadas.
2. Monitoramento de pacientes em tempo real
À medida que o escopo do que podemos fazer com os dados aumenta, o monitoramento de pacientes em tempo real se torna mais viável. As aplicações de tecnologia wearable em saúde poderia monitorar os parâmetros do paciente, tais como pressão arterial e freqüência cardíaca, e transmitir informações aos profissionais de saúde através da nuvem. Isto poderia reduzir, ou mesmo eliminar, a necessidade de visitas e testes regulares aos pacientes, resultando em considerável economia de custos e aumento da eficiência dos ensaios clínicos.
3. Saúde pública e epidemiologia
Natural language processing technology automates the analysis of millions of medical data sets, which makes it easier to predict and prevent disease. For example, information from pharmacies and general practitioners, about prescriptions sold and diagnoses made, can be used to detect a disease outbreak and act quickly to prevent it spreading further.
Bioestatísticos (estatísticos que trabalham com dados biológicos e médicos) projetam ativamente pesquisas e avaliam o impacto dos programas de saúde pública. Os estatísticos têm historicamente ajudado a fazer correlações importantes que têm impactado o mundo - por exemplo, a ligação entre o tabagismo e o câncer de pulmão.
4. Melhorando o atendimento aos pacientes
No futuro, os registros eletrônicos de saúde (EHR) poderão ser totalmente digitais e conectados através da nuvem, para que qualquer pessoa com autorização possa acessá-los. Os pacientes poderão receber alertas quando uma consulta estiver marcada, ou quando os resultados dos testes estiverem disponíveis, e os profissionais de saúde poderão monitorar a saúde de seus pacientes remotamente. Entretanto, para que esta visão se torne realidade, há várias questões de segurança e confidencialidade de dados a serem abordadas.
Há vários outros casos de uso de cientistas de dados em saúde, mas o objetivo final é o mesmo: melhorar a pesquisa e a prestação de serviços de saúde, torná-la mais acessível e acessível e acelerar o atendimento e o suporte ao paciente.
Questões de privacidade
Você deve ter ouvido a história de como o varejista americano Target descobriu que uma garota estava grávida antes de contar ao pai. A Target concebeu uma estratégia para prever quais de suas clientes femininas estavam grávidas com base nos itens que elas compraram. Em seguida, enviou a esses clientes material de marketing relacionado a bebês no correio. Quando uma menina de 17 anos de Minnesota recebeu este material, seus pais ficaram chocados e entraram com uma ação judicial contra a Target. A mensagem desta história é estar ciente do potencial de conseqüências não intencionais da análise de dados.
Outro exemplo de mau uso da análise de dados é o recente escândalo da Cambridge Analytica. A empresa obteve dados pessoais dos perfis de milhões de pessoas no Facebook sem seu consentimento e os utilizou para fins políticos.
Os dados de saúde são informações sensíveis que os pacientes confiam a governos, consultórios privados, hospitais e agências de saúde. Se você planeja compartilhar os dados das pessoas, você deve primeiro certificar-se de que elas lhe deram consentimento para compartilhar seus dados como você pretende.
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