Os casos de uso, vantagens e desafios de utilizar as tecnologias de dados na gestão de planos de saúde
A transformação digital, principalmente com a pandemia, se acelerou em todas as áreas de negócios. Mas talvez a área da saúde, em especial os planos de saúde, tenha sido uma das que mais sentiu esse impacto. Com a nova realidade pandêmica, mostrou-se ainda mais essencial que ciência, saúde e tecnologia trabalhassem e evoluíssem lado a lado. Dessa forma, a partir de métodos científicos, algoritmos, a ciência de dados é capaz de trabalhar com informações relevantes sobre pacientes, planos de tratamento, resultados de exames, entre outros.
Atualmente Data Science ocupa um importante papel no gerenciamento de planos de saúde. Após quase dois anos de pandemia, é visível que a área da saúde está pronta para a transformação digital que essas ferramentas oferecem, e os planos de saúde podem se beneficiar significativamente desses avanços.
Afinal, é a partir da tecnologia, do Big Data e da Data Science que este mercado pode encontrar formas de reduzir seus custos e melhorar suas ações e atendimentos. Assim, com o uso correto da ciência de dados, os planos de saúde podem tomar decisões melhores e em tempo real, que afetam diretamente seus custos, mas também os cuidados de longo prazo proporcionados aos pacientes
O uso da análise de dados preditivos na gestão em saúde
Um exemplo disso é como a análise de dados preditivos permitiu à Vital Data Technology prever de forma mais assertiva os partos prematuros realizados pelos profissionais da empresa, e como isso possibilitou que a organização utilizasse a inteligência recebida para realizar uma melhor gestão em saúde.
Nesse caso, analisamos o trabalho de Matt D’Ambrosia, presidente e CEO da Vital Data Technology, e sua equipe a respeito do parto prematuro. A ideia era identificar membros em risco de sofrer trabalho de parto prematuro na 20ª semana de gestação, uma vez que 17% da população-alvo hoje correm o risco de passar por essa situação, enquanto quase 60% também necessitam de cuidados especiais.
Assim, com o uso de Big Data e Data Science, foi possível não apenas reduzir o risco e a ocorrência de complicações durante o parto, mas também os custos gerais da empresa. De acordo com D’Ambrosia, ao identificar e reconhecer partos possivelmente prematuros com antecedência, é possível implementar ações que terão um impacto positivo no futuro, evitando o nascimento prematuro de um maior número de bebês.
Antes da aplicação deste novo modelo, os riscos de um parto prematuro eram identificados apenas a partir da 28ª semana de gestão. Ou seja, a tecnologia ajudou a equipe a se antecipar em ao menos dois meses.
Esse é apenas um exemplo de como a ciência de dados e o Big Data podem influenciar positivamente a gestão em saúde, diminuindo riscos não apenas para os pacientes e também tornando o trabalho das equipes de saúde mais assertivo, por conta da disponibilização de informação. O ideal é que todos os planos de saúde pensem em formas de utilizar essas ferramentas e essa tecnologia, para obter uma visão mais ampla de suas despesas e da saúde de seus associados.
Como os dados auxiliam no processo de tomada de decisão
Em estudo recente, realizado pelo Irish Journal of Medical Science, a ciência de dados é definida como um campo interdisciplinar, que tem como objetivo extrair o conhecimento e as percepções a partir de Big Data, ou seja, de um grande número de informações.
No caso do setor da saúde, o estudo ainda afirma que Data Science é essencial para processar, gerenciar e analisar grandes quantidades de dados fragmentados criados pelos sistemas de saúde, conseguindo atingir a limpeza, mineração, análise e organização desses dados em aplicativos ou plataformas de gestão em saúde.
Portanto, a ciência de dados tem o poder de ajudar tanto grandes players quanto startups a construírem plataformas de gerenciamento de pacientes que oferecem aos tomadores de decisão, incluindo seguradoras, um melhor entendimento do cenário e da saúde individual de cada paciente, tendo como resultado a combinação dos dados mais importantes para indicar o melhor plano de saúde para cada situação. Isso não apenas melhora o trabalho das equipes de saúde, como também promove a retenção de clientes por meio de um suporte e atendimento personalizado, beneficiando o negócio como um todo.
Principais usos de Data Science e Big Data na área da saúde
É claro que existem muitos usos de Data Science e Big Data dentro da área da saúde que podem ser aplicados atualmente. Mas alguns deles se destacam. O uso de dados para prevenir e monitorar problemas de saúde, por exemplo, ajuda a coletar a enorme quantidade de dados que o corpo humano gera diariamente, incluindo informações sobre frequência cardíaca, padrões de sono, quantidade de glicose no sangue, nível de estresse ou mesmo a atividade cerebral de pacientes.
Além disso, o uso dessas ferramentas pode ajudar a melhorar a precisão do diagnóstico realizado pelos profissionais de saúde, uma vez que as taxas de diagnósticos incorretos ainda são bastante elevadas. No Brasil, de acordo com levantamento do Instituto de Estudos de Saúde Suplementar da Universidade Federal de Minas Gerais, com base em registros de prontuários de 182 hospitais do país, de abril de 2017 a março de 2018, mais de 50 mil pessoas morrem por ano no país, o equivalente a seis pessoas por hora, devido a erros médicos.
Por fim, outros avanços possíveis nos planos de saúde a partir do uso de Big Data e Data Science são:
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O atendimento realizado a partir da medicina de precisão;
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O avanço na pesquisa farmacêutica para encontrar curas de doenças;
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Conseguir diminuir o número de internações hospitalares.
Quanto a esse último, imagine o efeito que ações como essas teriam durante os piores momentos da pandemia de Covid-19, com hospitais lotados e filas de espera para a ocupação de leitos.
É possível concluir, então, que a ciência de dados tem muitas aplicações na área da gestão em saúde, inclusive em relação aos planos de saúde. O setor de medicina e saúde tem utilizado intensamente o Data Science para melhorar o estilo de vida de seus pacientes, e com os avanços realizados na análise de imagens médicas, por exemplo, já é possível para médicos descobrir tumores microscópicos que de outra forma seriam difíceis de encontrar.
Por fim, podemos dizer que a ciência de dados revolucionou a área de saúde e a indústria médica de várias maneiras. Mas muito ainda pode ser feito. Basta que os planos de saúde e empresas na área encontrem fornecedores que criem modelos de Data Science realmente eficazes e, o mais importante, descubram as melhores formas de executar esses processos e tornar as ações realizadas cada vez mais assertivas, beneficiando o modelo de negócio e, mais importante que isso, trazendo melhores condições de atendimento e cuidados para seus pacientes.
