quarta-feira, maio 22, 2024
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Os desafios para a ampliação do uso do big data/analytics no setor de saúde

por Denys Fehr*
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Para quem leu o artigo sobre a relação dos dados sintéticos com a inovação sustentável, onde mencionei como a indústria da saúde pode se beneficiar com esses dados, adianto que este novo texto irá trazer referências dali, e, ainda mais detalhes sobre o tema. Por isso, vale a leitura anterior. Voltando aqui, para qualquer lugar que você olhe é possível perceber que a tecnologia vem sendo aplicada para melhorar o mundo. Um exemplo que ilustra essas transformações são as ferramentas para reduzir as pegadas de carbono: os esforços dessa sustentabilidade são os dados e análises, especialmente em empresas com alta produção de manufatura.

Nesse vasto mundo de dados compartilhados e armazenados diariamente, o big data/ analytics se torna uma ferramenta essencial, tanto para a gestão quanto para a inovação na área da saúde, já que a quantidade de dados no setor é cada vez maior, com volumes exponenciais. Para se ter uma ideia, um estudo feito pela IBM apontou que o setor de saúde irá gerar, em todo o mundo, cerca de 25 mil petabytes após 2020. Isso é cerca de 5.000% a mais do que o volume de informações dos últimos oito anos.

Falemos então dos benefícios dessa tecnologia para esta área, com alguns exemplos e desafios. Um grande exemplo envolve um nome bem conhecido: AstraZeneca. Uma peça-chave para o desenvolvimento da Astrazeneca foi seu alinhamento aos princípios dos dados FAIR (que atendem a padrões de encontrabilidade, acessibilidade, interoperabilidade e reusabilidade), dessa forma eles podem maximizar o tempo de descoberta e entrega de novos medicamentos — como foi feito com a vacina contra a Covid-19.

Outro modelo que me chama a atenção e que já está sendo aplicado na Europa e Estados Unidos há alguns anos é o de um artigo publicado na revista Forbes em 2017, que mostrou como hospitais de Paris, na França, testaram o big data para a implementação do machine learning. Com o resultado de dez anos de registros de internações, os dados foram analisados e sistematizados, prevendo taxas de admissão, informações sobre dia, hora e quantos pacientes foram recebidos — dessa forma, foi possível efetivar recursos para melhorar o atendimento nas internações.

Já mencionado no artigo anterior sobre dados sintéticos,  é a Apple, que tem aproveitado as vantagens da IA em prol da saúde emocional e física de seus usuários. Um relatório do The Wall Street Journal mostrou que esse monitoramento se dará através de indicadores como sinais vitais, movimentos, fala, sono, hábitos de digitação e um esforço maior para identificar estresse, ansiedade e depressão, e esses dados serão coletados através do Apple Watch e iPhone.

Em relação à saúde da população, essas tecnologias podem representar benefícios como prevenção de epidemias, desenvolvimento e cura de doenças, diagnósticos precoces e cuidados preventivos. Os benefícios são muitos, assim como os desafios, que caminham lado a lado como por exemplo no Brasil, a segurança da informação no país é assegurada pela Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) — corretíssima  —, e seus desdobramentos jurídicos são um dos desafios no momento, trazendo reflexos significativos na ampliação do big data/ analytics na saúde.

Mas acredito que o maior obstáculo está em como criar essa interação na área da saúde, já que obviamente não pode haver erros com a vida de uma pessoa. Ao mesmo tempo sabemos que quanto mais dados utilizados, outros serão gerados, mais informações teremos e cada vez mais chegaremos a melhor qualidade em diversas questões, já que o uso mostra o seu valor e gera estímulos para dados cada vez melhores. É desafiador, mas eu insisto em dizer sempre que dados são a solução, e não o problema, assim, é fundamental criar procedimentos que diminuam as margens de erros seja na área da saúde, ou em qualquer outra indústria.

*Denys Fehr é CEO & Partner da Just a Little Data, consultoria de dados da B&Partners.co.

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