20 Dezembro 2023

Uso inteligente de dados melhora processos e facilita a gestão em saúde

O grande volume de informações proporcionado pela tecnologia e sua análise correta agilizam os atendimentos e ajudam a estabelecer prioridades

A digitalização da saúde traz consigo o conceito de big data, a coleta e armazenamento de grandes volumes de dados a partir de incontáveis fontes.

Entre elas, estão os agendamentos e resultados de exames, aplicativos de registros de vacina, prontuários eletrônicos e parâmetros de pacientes capturados à beira de leitos nas internações. Congregadas, essas informações têm impacto importante tanto no atendimento de quem procura os cuidados médicos quanto na gestão em saúde.

Para isso, claro, é preciso uma atenção especial no que diz respeito à segurança, regida pelas regras de Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGDP), além de estruturas capazes de comportar uma imensidão de dados e o uso de inteligência artificial, que garanta análises adequadas para torná-las úteis a profissionais e gestores em saúde.

Ganhos na saúde pública

Investir em big data permite o cruzamento de informações capazes de gerar soluções e estabelecer prioridades, e já é tendência incontornável em hospitais, clínicas, laboratórios e centros de estudos em saúde pelo mundo.

No Brasil, o Ministério da Saúde, no documento Plano de Dados Abertos 2022-2023, estabelece critérios para priorizar a implementação de abertura de dados sob sua responsabilidade, de forma que “possibilite a participação da sociedade no desenvolvimento de um estado mais eficiente, com oferta de melhores serviços, e fazendo amplo uso de tecnologias”.

Fazem parte do escopo dezenas de bases, entre elas, registros de casos de síndrome respiratória aguda grave (SRAG), dados da campanha nacional de vacinação contra a Covid-19, notificação de casos suspeitos de febre amarela, de meningites e dados do gerenciamento de bolsas de sangue.

A ideia é também zelar pela qualidade das informações para que elas possam subsidiar “decisões na gestão em saúde e o acompanhamento das políticas da área”.

Em outra frente, em parcerias fomentadas pelo Programa de Apoio ao Desenvolvimento Institucional do Sistema Único de Saúde (Proadi-SUS), avançam estudos para desenvolver plataformas de análise de dados a fim de evitar fraudes e desperdício de recursos.

Em 2022, em iniciativa premiada, pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP) desenvolveram um software baseado em algoritmos de inteligência artificial para gerenciar a complexa equação por trás de aquisição e distribuição de medicamentos por hospitais e drogarias, assim como por programas governamentais de assistência farmacêutica.

O programa foi alimentado com os dados de fornecimento e consumo de remédios do Ministério da Saúde e se provou capaz de otimizar a cadeia de suprimentos.

Big data acelera o conhecimento sobre o câncer

Na área de oncologia, a ciência de dados já vem ajudando em projetos de rastreamento e prevenção de tumores, assim como em análises preditivas sobre desfechos da doença.

Um exemplo vem do Laboratório de Big Data e Análise Preditiva em Saúde da Faculdade de Saúde Pública da Universidade de São Paulo. Por lá, os cientistas já desenvolveram um algoritmo capaz de prever o risco de um paciente com tumor evoluir para óbito um ano após o diagnóstico.

Esse tipo de informação ajuda a desenhar medidas preventivas para reduzir a taxa de mortalidade de quadros mais graves.

É um campo muito promissor, tanto que, recentemente a Sociedade Europeia de Oncologia Médica (Esmo) anunciou a criação de um novo periódico, o Real-World Data and Digital Oncology, cujo objetivo é reunir e analisar evidências do mundo real, coletadas fora do contexto de pesquisas tradicionais.

A perspectiva é que o conteúdo dê suporte a decisões na prática clínica e ajude a avalizar o uso de novas tecnologias nos sistemas de saúde.

Fonte: Saúde Abril

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