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Prestadores de serviços de assistência médica já realizavam comparações de big data muito antes de sabermos que existia.  Hoje em dia, em alguns ambientes controlados, a tecnologia permite que vastos bancos de dados de registros médicos detalhados sejam digitalizados e analisados em grande escala  o suficiente para detectar padrões invisíveis ao olho humano.

Ao mesmo tempo, a área de saúde passa por uma mudança cultural fundamental, na qual os prestadores de serviços de assistência médica são pagos para garantir que os pacientes permaneçam saudáveis em vez de que tenham de recorrer a um tratamento ou procedimento particular. Análises de big data podem auxiliar os prestadores a fazer esta transição do modelo “taxa por serviço” para um modelo com base em valores.

Porém, ao realizar a transição, os prestadores de serviços de assistência médica encontram desafios importantes: como organizar os dados e como fazer uso significativo deles? Como coletar e armazenar dados altamente sensíveis de forma segura e disponibilizá-los para análises de dados?  Como realizar a comunicação entre bancos de dados de instituições diferentes, mas relacionadas? E como os dados neste ambiente federado são gerenciados e distribuídos de forma eficiente, para que cada usuário de dados tenha a mesma experiência?

Estas são perguntas que os líderes de cada empresa em cada setor devem fazer antes de embarcar na jornada do "big data".

Os sistemas de assistência médica pelo mundo têm muitos desafios: cuidados com a população idosas; tratamento de taxas crescentes de patologias graves como doenças cardíacas, diabetes e obesidade; e aumento das expectativas dos pacientes e padrões de responsabilidade. Tudo isso, somando a fundos públicos para pagamento de assistência médica cada vez menores, está convencendo os formuladores a proceder em direção a uma abordagem com base em valores para fornecimento de assistência médica.

As análises de big data podem ter uma função ainda mais importante. Por exemplo, elas podem auxiliar na detecção de sinais de alerta precoces em um surto de gripe, através da compreensão das causas subjacentes e, a partir daí, tratar pacientes afetados de forma mais eficiente. Podem auxiliar os sistemas de assistência médica governamentais e seguradoras de saúde a descobrir percepções que levem a tratamentos mais eficientes e financeiramente sustentáveis. Por exemplo, através da compreensão das causas genéticas subjacentes de doenças, medicações existentes podem ser adaptadas para tratamento destas doenças.

Iniciativas abertas de dados podem fornecer outra opção para aproveitamento dos benefícios do big data. No Reino Unido, o Projeto Genoma 100.000 financiado pelo governo abriu os dados genéticos de 100.000 pacientes para organizações dos setores público e privado para auxílio no sequenciamento de 100.000 genomas isso em 2017, imagine em tempos atuais. O projeto espera elevar o patamar do Reino Unido no campo da genômica, levando a uma série de benefícios tais como diagnósticos mais rápidos e precisos, ensaios clínicos mais rápidos para novos medicamentos e tratamento e, finalmente, novas curas.

Embarcar na jornada do big data pode ser assustador, mas os prestadores de serviço de assistência médica, necessariamente, deverão subir a bordo. Conforme o setor progride em direção a um sistema de recompensa baseado em valores, os prestadores públicos e privados que alavancarem o big data e compartilharem através do ecossistema de prestação de assistência médica poderão oferecer tratamentos mais eficientes e consistentes.

A indústria da assistência médica pode também ser pioneira nas mudanças que acontecerão também em outros setores. Sim, o big data possui seus desafios: segurança, governança e interoperabilidade, só para citar alguns - mas também possui múltiplos benefícios que, no fim das contas, poderão levar a maiores descobertas e melhores resultados, desempenhos e crescimento. Sem falar nas comunidades mais saudáveis.

Big Data Revoluciona a Saúde: Como o Projeto Mais Cidadão que Transformou Dados em Vidas Salvas e Economia

A participação de estudantes universitários em pesquisas e projetos oferece uma vasta gama de vantagens, abrangendo o desenvolvimento de habilidades cruciais, a preparação para o mercado de trabalho e o aprofundamento na carreira acadêmica. 

Pensando nisso, através de parcerias entre os setores privados e terceiro setor, através de projetos universitários, foi possível explorar formas de melhor adequação e validação em BIG DATA no Projeto Mais Cidadão, através do Instituto Quilombo, o Jornal JHN e o estudante de Engenharia Claudiorley Pelegrini, o qual trouxe formas de ampliação de dados que trará diversas vantagens ao projeto.

A era do Big Data finalmente chega com força ao setor de saúde suplementar. O projeto estratégico da rede de clínicas que demonstra como o processamento inteligente de grandes volumes de informações pode superar o caos operacional e gerar valor inestimável, não apenas financeiro, mas humano.

Até recentemente, a HealthConnect sofria com dados dispersos em planilhas e sistemas legados – um cenário comum que impedia a visão completa do paciente e causava altos custos com ineficiência. A solução veio com a implementação de uma arquitetura de Data Lakehouse baseada em Apache Spark e Apache Kafka.

O projeto, que envolveu a análise de milhões de prontuários, laudos não-estruturados e feedbacks em tempo real, focou na transformação dos 5 Vs do Big Data:

1. Velocidade e Volume foram dominados pelo Kafka e Spark, garantindo que as informações de agendamento chegassem e fossem processadas em segundos.

2. A Variedade de dados, incluindo textos livres de laudos, foi explorada com Processamento de Linguagem Natural (NLP), extraindo insights que antes eram invisíveis.

Resultados Preditivos Salvam o Orçamento e o Tempo do Paciente

O resultado mais impactante foi a capacidade preditiva do sistema. Ao treinar um modelo de Machine Learning, a HealthConnect conseguiu prever com alta precisão (mais de 90%) quais pacientes estavam em risco de não comparecer (no-show) ou quais unidades teriam picos de demanda.

O impacto foi imediato e mensurável:

• A Taxa de No-Show caiu em 20% graças à ação proativa de alertas automáticos.

• A Ociosidade Médica foi reduzida em 15%, garantindo que as equipes estivessem onde a demanda era real.

• O Tempo Médio de Espera foi reduzido em 18%, melhorando drasticamente a satisfação do paciente.

Em um contexto de saúde, a inteligência analítica se traduz em vidas: alocar o médico certo, no local certo, na hora certa, é a diferença entre um atendimento eficiente e uma emergência não planejada. O projeto da Mais Cidadão é um case de sucesso que prova que, quando os dados são centralizados e utilizados com estratégia, eles se tornam o ativo mais valioso de uma organização.