Big Data no setor de saúde - revolucionando a gestão de tarefas laboriosas

Big Data no setor de saúde - a revolução do século 21
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Avantika Monnappa

Last updated February 22, 2017


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A última década testemunhou grandes avanços na quantidade de dados que são regularmente gerados e coletados em quase tudo, incluindo a capacidade humana de entender, analisar e usar a tecnologia. Essas tendências resultaram juntas no surgimento do campo do 'Big Data'.

E no curto espaço de tempo desde a sua criação, a Big Data tomou o mundo por uma verdadeira tempestade, tocando todos os setores da saúde ao marketing de diversas formas, melhorando a produtividade, contribuindo para a eficiência do processo e ajudando a criar um ambiente onde as inovações prosperam e florescer.

Nota: Quer descobrir o que todo o alarido é sobre? Dirija-se aqui para um artigo sobre o porquê e o que torna o Big Data tão importante no mundo de hoje!

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Big Data em saúde

À primeira vista, pode parecer que os mundos do Big Data e da saúde não poderiam ter nada em comum ou iriam bem juntos.

Nada poderia estar mais longe da verdade.

Mais do que contribuir para o aumento dos lucros e a redução de gastos desnecessários, o Big Data encontrou ampla aplicação no setor de saúde para prever epidemias, curar doenças, melhorar a qualidade de vida e evitar mortes evitáveis. À medida que a população mundial continua crescendo, a qualidade de vida melhorou muito e, à medida que as pessoas vivem mais, os setores médico e de saúde tiveram que se transformar e se adaptar rapidamente para lidar com novos modelos de tratamento e transmissão.

As decisões tomadas devido a essas mudanças são orientadas por dados. O foco agora está unicamente em entender o paciente completamente, o mais cedo possível, e esperamos detectar quaisquer sinais de uma doença grave no início, tornando o tratamento mais simples.


À medida que a tecnologia fortalece sua participação no setor de saúde, os tipos de fontes de dados e volumes disponíveis para pesquisa e análise começam a crescer no mesmo ritmo. As soluções de Big Data buscam aproveitar esses enormes e complexos conjuntos de dados para obter conhecimento e insights mais focados no mundo da saúde. O Big Data tenta entender melhor essa sobrecarga de informações e fornecer informações melhores a partir dos volumes e fontes de dados em expansão.

O objetivo agora é responder às questões de lucratividade, operacionais e clínicas em tempo real. Especialistas dizem que o Big Data permite que cientistas, cuidadores e gerentes tomem decisões informadas, capacitando-os com a capacidade de salvar vidas, diminuir custos e melhorar a eficiência das operações. O Big Data também possui a capacidade de revolucionar tarefas laboriosas, como a forma como os profissionais de saúde coletam, armazenam e transmitem informações aos pacientes.

"Os dados discretos e focados em episódios atuais limitam nossa capacidade de ser tão prescritivos quanto deveríamos fornecer cuidados de qualidade e capacitar nossos pacientes", diz Khorey Lisa, vice-presidente de gerenciamento de dados do centro médico da Universidade de Pittsburgh. “A medicina chegará mais perto da ação, uma vez que é prescritiva, precisa e preditiva. O Big Data permite que os profissionais de saúde se concentrem no atendimento padronizado e no bem-estar da população. Ele faz isso simplificando a outrora trabalhosa tarefas. ”Ela diz.

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1. A Convergência da Tecnologia Móvel, Big Data e Saúde

Telefones inteligentes eram apenas o começo. A introdução de aplicativos permitiu que esses telefones fossem usados ​​como qualquer coisa, desde pedômetros até contadores de calorias. Milhões de pessoas hoje estão usando essa tecnologia para viver de forma mais saudável.

A tendência de dispositivo wearable, um desenvolvimento recente, recentemente pegou, como dispositivos como Fitbit, Samsung Gear Fit e Jawbone estão começando a encontrar seu caminho no mercado. Esses dispositivos permitem que o cliente acompanhe o progresso de seus dados diários de treinamento e upload, compilados ao lado de todos os outros.

Num futuro próximo, diz-se que um cliente pode até compartilhar esses dados com seus médicos, que podem usá-lo como parte de sua caixa de ferramentas de diagnóstico quando um deles os visita com uma doença. Mesmo que não haja nada de errado com uma pessoa, bancos de dados enormes e em constante expansão de informações sobre o estado de saúde ainda estarão acessíveis ao público em geral para identificar sintomas de problemas antes que eles ocorram e se preparem com antecedência.


Estes desenvolvimentos levaram a um trabalho inovador pelas parcerias entre médicos e profissionais de dados, infundidos com um desejo de prever o futuro e identificar problemas muito antes que eles aconteçam. Um exemplo recente disso é o Pittsburgh Health Data Alliance - que visa capturar dados de várias fontes, como registros médicos e de seguros, sensores vestíveis e dados genéticos para pintar um quadro complexo do paciente, a fim de oferecer um pacote de cuidados de saúde personalizado.

2. As 3 promessas de Big Data na área da saúde

No setor de saúde, o Big Data pode ser explicado pela revisão de suas qualidades básicas, comumente chamadas de 3 Vs; Velocidade, volume e variedade.

  • Volume refere-se à rápida taxa de crescimento de dados no setor de saúde. Em 2020, estima-se que haverá mais de 44 vezes mais dados do que em 2009. O software e as técnicas de big data trabalham para gerenciar esses grandes blocos de dados e transformá-los em informações valiosas.
  • Velocidade representa a frequência com que os dados estão sendo transmitidos e compartilhados. Tecnologias como dispositivos de monitoramento e sensoriamento, mídias sociais e chips incorporados - hoje adicionados em quase todos os dispositivos, de aviões, refrigeradores a implantes corporais - contribuem para a expansão dos dados disponíveis. E no setor de saúde, a velocidade do compartilhamento de dados continua aumentando a cada dia.
  • Variedade representa as numerosas formas em que os dados existem hoje. Na área da saúde, isso inclui dados não estruturados em formato de texto, fluxos de data de dispositivos de monitoramento e detecção, mensagens de teste ou e-mail, documentos digitalizados, vídeo ou áudio e procedimentos que aumentam a variedade de dados de saúde não estruturados.

A verdadeira emoção da tecnologia de Big Data na área da saúde está em sua promessa de transformar tarefas laboriosas em tarefas simples, de um homem só. tarefas gerenciáveis. Na verdade, os cientistas-chefes da IBM e o engenheiro Scott Schumacher afirmam que essas tecnologias podem permitir que os médicos desenvolvam análises preditivas que possam promover tanto o design de soluções de curto prazo quanto mecanismos sustentáveis ​​de longo prazo para auxiliar nos cuidados paliativos.

Ele prossegue dizendo: “As tecnologias baseadas no primeiro V suportam a tarefa outrora muito trabalhosa de analisar grandes volumes de dados necessários para uma customização estatística e detalhada. O segundo V oferece a promessa de processamento de big data por meio de análise preditiva vinculada a medições em tempo real. O terceiro V alavanca a normalização semântica, o processamento de linguagem natural usando ontologias avançadas e as extrações de vídeo e imagem para trazer evidências variadas aos sistemas analíticos. ”

3. Os Elementos Chave

Aqui estão três elementos-chave que são necessários para o setor de saúde alavancar o poder do Big Data efetivamente:

Integrando dados

A integração entre grandes conjuntos de dados e análises de negócios para ajudar as organizações a entender melhor todos os aspectos possíveis sobre clientes, cidadãos e clientes para aplicar análises e cálculos avançados para modificar estratégias existentes ou criar novas.

De forma semelhante, vincular esses conjuntos de dados heterogêneos com segurança para identificar padrões tem o escopo de melhorar os serviços de saúde identificando o tratamento correto para o conjunto específico de necessidades e circunstâncias de um indivíduo.

Gerando Novo Conhecimento

Os primeiros usos do Big Data foram para gerar novos insights por meio da análise preditiva. Além dos dados clínicos e administrativos, a integração de dados adicionais do paciente e seu ambiente pode fornecer melhores previsões e ajudar a direcionar as intervenções para os pacientes certos.

As previsões também podem ajudar a identificar as áreas que precisam de melhorias, tanto em termos de eficiência quanto de qualidade nos cuidados com a saúde, como eventos adversos, tratamentos, identificação precoce de piores estados de saúde, reinternações, etc.

Outra área crítica de foco é encontrar novos métodos inovadores para pesquisa em saúde. Uma razão pela qual a saúde não está acompanhando o restante da indústria é que ela tem, por muito tempo, confiado em métodos baseados em regressão padrão que têm seus limites. Outras indústrias avançaram e incorporaram novos métodos, como aprendizado de máquina e análise de gráficos, para obter insights melhores e mais recentes. Mas os cuidados de saúde começaram agora a recuperar rapidamente.

As técnicas de inteligência artificial, como o processamento de linguagem natural, tornaram-se mais comuns, embora sejam úteis principalmente na coleta de dados de texto não estruturados encontrados em registros médicos, mídias sociais ou anotações de médicos.

Acredita-se que a Mayo Clinic tenha se unido ao computador cognitivo da IBM chamado Watson. Watson está sendo treinado para analisar os critérios do estudo clínico para determinar as correspondências apropriadas para os pacientes aos estudos. O computador também pode ajudar na localização de pacientes que são difíceis de preencher para testes como aqueles que envolvem uma doença rara.

Transformando Conhecimento Em Prática

Embora a padronização da coleta de dados e novas abordagens analíticas para a revolução do big data na área da saúde sejam importantes, é a sua aplicação prática que a fará cruzar a linha.

Este é um desafio cultural muito necessário e importante para aqueles que geram, bem como para aqueles que consomem o novo conhecimento. É importante que os usuários estejam envolvidos desde o início. A equipe de pesquisa precisa ter uma visão clara de como o novo conhecimento deve ser traduzido prática.

Os insights obtidos com big data têm o potencial de revolucionar várias áreas da saúde, como os resultados comparativos obtidos com diferentes modelos de entrega, a evidência de segurança e a eficácia de vários tratamentos e os modelos preditivos de diagnóstico, tratamento e prestação de cuidados. O Big Data também tem a capacidade de melhorar a compreensão humana dos efeitos do comportamento do consumidor, o que ajudará as empresas a projetar os pacotes de benefícios.

Como o Big Data ajuda a simplificar tarefas em serviços de saúde?

Big Data tem imenso potencial para simplificar tarefas laboriosas em ambientes de saúde. As técnicas e soluções de Big Data podem ser usadas pelas organizações para envolver os pacientes, personalizar os cuidados, reduzir os custos e a variabilidade e melhorar a qualidade dos serviços.

Depois que o Big Data for bem gerenciado e integrado, as instalações de assistência médica poderão aplicar análises e obter insights sobre o status operacional de seus negócios, tendências atuais e prever o que pode acontecer no futuro com um nível confiável de confiabilidade.

Sugestão: Se você já é um profissional de Big Data e está procurando entrar no setor de saúde, aqui está um programa abrangente de 10 semanas sobre Big Data for Health , oferecido pelo Imperial College, em Londres.

O Big Data revoluciona as seguintes tarefas laboriosas na área da saúde:

1. Permite que os prestadores ofereçam aos pacientes cuidados específicos e personalizados e sigam as melhores práticas no setor de cuidados paliativos.

Os provedores de assistência médica têm grandes volumes de dados não estruturados na forma de documentos digitalizados, imagens, anotações de progresso ou encontros. Big Data As soluções permitem que os provedores processem esses dados não estruturados em seu estado prematuro, correlacionem-nos com outras fontes de dados e abordem as prioridades com base em conhecimento e descobertas sistemáticas.

As prioridades incluem padrões de cuidados que ajudam nas modificações do processo, identificação preditiva dos elementos de risco para evitar eventos sentinela e desfechos desfavoráveis. Também abrange a comparação de procedimentos, imagens e cirurgias para melhorar a educação, a pesquisa e o atendimento.

Wilson Kristen-Jones, vice-presidente de dados e serviços on-line da Sutter Health, explica o Big Data como uma maneira de fornecer à organização os princípios de personalização em massa para os serviços de saúde de maneira semelhante àqueles aplicados ao design e fabricação de produtos de consumo.

“O Big Data permitirá que os procedimentos tradicionais e os dados de reivindicações sejam integrados a outras fontes de dados fora da área de saúde, para quebrar barreiras de informações”, conta Wilson. “Por exemplo, os dados das mídias sociais, compras em mercearias e preferências pessoais podem ser incorporados para entender o que impacta a saúde de um indivíduo ou população”.

"Esses novos insights, que são praticamente impossíveis de atingir sem aplicar técnicas e soluções de Big Data, podem impulsionar a saúde em muitos intervalos", diz Wilson Jones. Com Big Data Solutions, as melhores práticas são prontamente identificadas, os custos e a variabilidade diminuem e o atendimento de qualidade é oferecido aos pacientes. Também possibilita oferecer atendimento totalmente personalizado.

2. Pool de dados de alavancagem dos pagadores

Os pagadores têm grandes volumes de dados de pedidos que gostariam de aproveitar para fornecer insights que melhoram o bem-estar, a detecção de fraudes, a conformidade do paciente e permitem o alerta precoce para tendências negativas do paciente. Quer sejam pagadores do governo ou privados, pagadores Cada vez mais, utilizamos programas de incentivo para recompensar melhores resultados e, ao mesmo tempo, controlar os custos.

Muitos deles também procuram utilizar o bem-estar da mídia social, as interações do paciente e as ferramentas que impulsionam as mudanças no estilo de vida para reduzir custos e melhorar o atendimento. Os recursos de big data permitem que os pagadores executem a laboriosa tarefa de integrar volumes de diferentes variedades e fontes de dados para permitir diversas iniciativas.

3. Pesquisa ativada com alcance sem precedentes

Pesquisas que necessitam de integração de grandes volumes de dados na área da saúde têm sido, por muito tempo, subatendidas devido aos cálculos infinitamente trabalhosos que de outra forma estariam envolvidos. No entanto, com soluções de big data, os pesquisadores médicos agora podem integrar e correlacionar automaticamente enormes quantidades de informações para obter insights mais rápidos.

Por exemplo, a SUNY (Universidade Estadual de Nova York, em Buffalo) lançou uma solução de Big Data para ajudar a entender as causas interligadas e complexas da esclerose múltipla. Este sistema integra e analisa variáveis ​​como condições de vida, exercício, dieta e trabalho, bem como dados genéticos e clínicos. Uma pesquisa dessa magnitude costumava levar centenas de dias de trabalho dos trabalhadores, mas com dados grandes, leva apenas alguns minutos devido ao poder de computação avançado dos sistemas modernos.

Exemplos do mundo real




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About the Author

Avantika holds a degree in Journalism, & writes on such topics of interest as PMP, Digital Marketing, Six Sigma, & Big Data. She also maintains a travelogue, blogs on media issues, and volunteers at a boarding home for stray dogs. She enjoys art & travelling, & loves outdoor activities like basketball, athletics, & swimming.

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