Com
o avanço da tecnologia e o desenvolvimento de técnicas robustas de análise de
dados, aprendizado de máquinas e inteligência artificial, especialistas da área
de saúde começam a vislumbrar um futuro em que os sistemas computacionais darão
suporte para escolhas mais assertivas em suas rotinas. Não obstante, o Big Data
também deve revolucionar decisões administrativas, como investimentos, redução
de custos e otimização de operações em centros médicos e hospitais.
Confira
cinco possibilidades de aplicações dessas inovações que já vêm impactando a
área de saúde nos últimos meses:
1.
Evidência científica
A
medicina é complexa e envolve entidades com diferentes interesses, como os
corpos clínicos, hospitais e a indústria farmacêutica. No entanto, por cuidar
de vidas, tem a obrigação de melhorar a qualidade dos seus resultados e a
eficiência dos métodos de trabalho. O Big Data e as ferramentas de analytics facilitam o
processo de documentação e acesso às evidências científicas, o que auxilia a
obtenção de diagnósticos e a adoção de tratamentos.
2.
Previsão de eventos relacionados à saúde dos pacientes
Com
a automatização de processos, os hospitais têm adotado sistemas mais modernos
de registros de prontuários eletrônicos. Esse documento conta com elementos
completos sobre pacientes, como informações pessoais, prescrição de
medicamentos e exames, diagnósticos e prognósticos. Algoritmos de análise de
dados automatizam a previsão de eventos relacionados à saúde da pessoa, como
risco de morte, chances de sucesso de um tratamento e a possível readmissão em
um centro médico.
3.
Antecipação de eventos hospitalares
Previsões
são parte fundamental do aprendizado de máquinas. A análise de dados
administrativos pode embasar a tomada de decisões, como a escolha de uma
localização para a abertura de uma nova estrutura, a melhoria do processo de
triagem e admissão, a distribuição de funcionários e alocação de leitos. Tudo
isso, sem comprometer a operação.
4.
Internet das Coisas
Ainda
que a maioria dos hospitais não possua prontuários eletrônicos, todos contam
com máquinas e aparelhos utilizados na realização de exames, cirurgias e outros
procedimentos. A Internet das Coisas facilita o trabalho de extração e análise
dessas informações que são interpretadas por algoritmos de aprendizado de
máquinas. Esses dados podem ser utilizados, por exemplo, para criar um plano de
manutenção preditiva dos equipamentos, o que reduz custos com mão-de-obra e,
principalmente, evita o comprometimento das operações emergenciais de um centro
médico, como cirurgias e exames clínicos.
5.
Compartilhamento de conhecimento
Diariamente,
dezenas de artigos científicos são publicados em periódicos e revistas
renomados mundialmente. Esses textos descrevem métodos testados em pacientes de
diferentes lugares do planeta, assim como medicações e outros tratamentos
aplicados. Na prática, o desenvolvimento de trabalhos científicos baseados em
evidências requer uma extensa análise de dados feita ao longo dos anos e
necessita um alto rigor na documentação da descrição da metodologia adotada e
resultados obtidos.
Como
a capacidade humana nos limita a uma proporção muito pequena dessas novas
descobertas, um sistema de aprendizado baseado em dados pode revolucionar o
futuro da medicina, uma vez que facilita o acesso a novas descobertas e o
processo evolutivo da ciência, evitando o retrabalho na descoberta de
conhecimentos já adquiridos por grupos de pesquisas baseados em outros países.
Gabriel
Dias - PhD em Internet das Coisas (IoT) e Cientista de Dados Semantix, empresa
especializada em Big Data, Inteligência Artificial, Internet das Coisas e
Análise de dados. http://semantix.com.br/
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