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A inovação tecnológica tem revolucionado a maneira como os hospitais e instituições de saúde gerenciam informações e tomam decisões. Com o avanço do big data na saúde, aliado à inteligência artificial (IA), profissionais da área estão ganhando mais eficiência no atendimento, prevenção de doenças e gestão de recursos. Mas como essas tecnologias impactam o setor e melhoram a experiência do paciente? É isso que vamos explorar neste artigo.

O que é big data na saúde e por que ele é tão relevante?

Imagine um hospital que coleta milhares de dados diários: exames laboratoriais, prescrições médicas, histórico de pacientes, controle de estoques de medicamentos e até dados climáticos que podem influenciar a propagação de doenças.

O big data na saúde é exatamente isso: a capacidade de reunir e analisar grandes volumes de informações para gerar insights valiosos. Ele permite prever surtos epidemiológicos, personalizar tratamentos e otimizar processos internos nos hospitais.

Como a inteligência artificial está revolucionando os cuidados com a saúde?

A inteligência artificial trabalha lado a lado com o Big Data, interpretando dados de maneira rápida e precisa. Isso abre caminho para diversas melhorias no setor da saúde, como:

👉 Diagnósticos mais assertivos: Algoritmos conseguem detectar padrões em exames médicos, ajudando os profissionais a identificarem doenças precocemente;

👉 Atendimento personalizado: Com base no histórico do paciente, a IA pode sugerir tratamentos personalizados, aumentando a eficiência terapêutica;

👉 Gestão hospitalar inteligente: Processos administrativos tornam-se mais eficientes, reduzindo desperdícios e melhorando o controle de recursos, como estoques de medicamentos e equipamentos.

Aplicabilidade do big data e da inteligência artificial no setor hospitalar

As tecnologias de Big Data e IA estão sendo utilizadas de diversas formas no setor da saúde. Confira alguns exemplos reais:

1. Prevenção de surtos epidemiológicos

Sistemas inteligentes monitoram padrões de doenças e previnem epidemias antes mesmo de elas se espalharem. Durante a pandemia de COVID-19, algoritmos previram o crescimento de casos e ajudaram autoridades de saúde a tomarem decisões rápidas;

2. Monitoramento de pacientes em tempo real

Hospitais já utilizam sensores e IoT (Internet das Coisas) para acompanhar a saúde de pacientes críticos. Equipamentos conectados enviam dados automaticamente para um sistema central, permitindo que médicos atuem de forma proativa em casos de emergência;

3. Redução de erros médicos

A IA auxilia na leitura de exames e prescrições, reduzindo erros humanos. Softwares inteligentes conseguem interpretar imagens médicas com mais precisão do que o olhar humano, ajudando no diagnóstico de câncer, por exemplo;

4. Eficiência na gestão de insumos hospitalares

Com o uso do Big Data, hospitais conseguem prever a demanda por medicamentos e insumos, evitando faltas ou desperdícios. Isso é essencial para garantir um atendimento de qualidade, principalmente em momentos de crise.

Desafios do big data e da IA na saúde

Apesar dos benefícios, algumas barreiras ainda precisam ser superadas para que o uso dessas tecnologias seja ainda mais eficaz. Os principais desafios são:

🔹 Segurança de dados: Garantir a privacidade das informações dos pacientes é essencial para evitar vazamentos e garantir a conformidade com regulações, como a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados);

🔹 Integração de sistemas: Muitos hospitais ainda possuem sistemas legados que não conversam entre si, dificultando a análise de dados;

🔹 Capacitação profissional: É fundamental treinar equipes para que possam utilizar essas tecnologias da melhor forma.

Como a Sensorweb pode ajudar?

A Sensorweb é especialista em soluções para monitoramento hospitalar, ajudando instituições a integrarem tecnologias inovadoras em sua gestão. Com sistemas de monitoramento de temperatura e IoT, facilitamos a tomada de decisão baseada em dados, garantindo mais segurança para pacientes e eficiência operacional.

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A Internet das Coisas (IoT), já começou a atender demandas relacionadas ao conforto e bem-estar do usuário em geral. Hoje ela já está controlando desde automóveis a eletrodomésticos, tornou-se uma ferramenta quando se trata de computação na nuvem (cloud computing) aplicada ao monitoramento de insumos em setor hospitalar ou na área da saúde. Recentemente tratamos desde assunto aqui no blog, mas agora gostaríamos de apresentar alguns dados.

O instituto de pesquisas Mordor Intelligence projeta que até 2020 o mercado de cloud computing aplicado ao setor da saúde deverá atingir US$ 15,2 bilhões (em inglês).

Big Data

Esta projeção está amparada em fatores como o crescimento de Big Data. Esta se refere a grandes volumes de dados, provenientes de fontes diversas, como web analytics, mídia social, mídia gráfica, links patrocinados, dados sociodemográficos, entre outros. E também amparado na necessidade de mudança nos modelos de pagamento e gestão, cada vez mais embasados em informação e mobilidade. Nos Estados Unidos, por exemplo, há uma série de ações governamentais que favorecem a popularização da tecnologia, como é o caso da Affordable Healthcare Act, agência reguladora.

Entretanto, não é um processo fácil. Há obstáculos diversos como: a despadronização que inviabiliza a interoperabilidade, assim como preocupações de caráter geral relacionadas à segurança dos dados e, principalmente, carência de mão de obra especializada.

Conforme relatório da consultoria Accenture, estes obstáculos podem ser dirimidos, como já ocorreu em outros setores da indústria, como é o caso da de serviços financeiros. Não buscar soluções neste sentido, diz a consultoria, significa perda de competitividade e impacto direto no market share.

Impactos da cloud computing

São cinco as áreas impactadas pela cloud computing (aliada a mobilidade e analytics), segundo o relatório da Accenture.

Agilidade: prestadores de serviços e fontes pagadoras interagem a fim de propiciar melhores cuidados ao paciente, cumprindo a agenda regulatória – com custos menores e em tempo mais ágil;
Atendimento personalizado e contínuo, baseado em compartilhamento universal, com total segurança de dados;
Atendimento domiciliar para pacientes crônicos, com mais qualidade e custos menores;
Big Data combinado a ferramentas como as de mídia social podem ser um canal de melhora à saúde pública (estimular hábitos saudáveis e monitorar do bem-estar da população);
Converter o acesso aos serviços em mercados emergentes, o que reduz a necessidade de investimentos maiores em hospitais e/ou clínicas.

Em tempo, a Accenture prevê ainda que a cloud computing em saúde deva alcançar o modelo Everything as a Service (Xaas) reunindo infraestrutura, serviços e processos, todos na nuvem.

Nos EUA

Trata-se de tendência mundial: a HIMSS Analytics em recente pesquisa afirma que a adoção da computação em nuvem em organizações prestadoras de cuidados de saúde está em 83%, com aplicativos baseados em SaaS (o mais popular, com 66,9%).

O relatório foi publicado pela HIMSS Analytics, subsidiária da Informação em Saúde e Gestão de Sistemas. Dentre os principais dados coletados, tem-se que:

83% das organizações de TI de saúde estão usando atualmente os serviços em nuvem. 9,3% tem isso em mente e 6% não pretende ter aplicativos baseados em nuvem;
67% das organizações de TI de saúde estão a execução de aplicativos baseados em SaaS hoje, com 15,9% sendo executado em uma plataforma Infrastructure-as-a-Service (IaaS). E apenas 2,4% usando Platform-as-a-Service aplicações (PaaS).
Ampliar recursos ou capacidade (48,2%) tecnológicos, contribuir positivamente em indicadores financeiros (46,4%) e tempo ágil de implantação (44,6%) são as três formas mais comuns de as organizações de saúde medirem o valor dos serviços em nuvem.

Quer aprofundar seu conhecimento? Veja mais dados aqui. Agora é a sua vez de compartilhar sua experiência conosco! Você já trabalha com alguma dessas tecnologias? Como você lida com os custos da saúde? Participe nos comentários. :) Se você gostou do artigo, inscreva-se na nossa newsletter. Nela, enviamos para o seu e-mail conteúdo exclusivo e de qualidade, feito especialmente para o setor da saúde!

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Big data e inteligência artificial na saúde: transformação e impactos