O big data na saúde tem se mostrado uma tecnologia fundamental e revolucionária no setor, vez que através dessa ferramenta tornou-se possível otimizar tarefas associadas às consultas, diagnósticos, atendimentos, análise de informações de pacientes e muito mais.
Dessa forma, sabendo da relevância dessa tecnologia no mundo atual, falaremos sobre o que é o big data na saúde e quais são seus desafios para os próximos anos.
O que é Big Data na saúde?
O Big Data na saúde é o recolhimento de informações – estruturadas ou não – em larga escala e que normalmente estão relacionadas a procedimentos médicos e afins.
Assim, o principal benefício do Big Data na saúde é a sua capacidade de transformar uma quantidade elevada de dados em informações úteis e que podem servir de base para tomada de decisões.
Como sabemos, setores como o da medicina estão sempre gerando uma quantidade muito grande de dados, dificilmente essas informações são interpretadas da maneira correta.
Dessa forma, contar com uma ferramenta capaz de levantar um grande agrupamento de dados digitais e torná-los legíveis para os profissionais da saúde, pode não apenas elevar o patamar do hospital, mas também aumentar seu índice de assertividade nos processos.
Quais os principais benefícios gerados pelo Big Data na saúde?
Redução de custos
Antes de tudo, o Big Data na saúde conta com uma série de recursos que diminuem o tempo para se obter informações, reduzindo assim os custos.
Em outras palavras, os softwares presentes nessa tecnologia fazem com que a análise de informações seja finalizada em questões de minutos, diferente do que aconteceria caso esse mesmo processo tivesse que ser feito manualmente.
Agilidade no acesso às informações
Em síntese, o Big Data na saúde permite que o usuário possa fazer a organização e a integração de dados em questão de segundos.
Atendimento personalizado
Em suma, o Big Data estimula um atendimento mais humanizado e centrado no paciente. Isso porque essa tecnologia permite que os profissionais utilizem os sistemas para avaliação personalizada para cada paciente, além de possibilitar que esses mesmos profissionais dediquem mais tempo em cada atendimento.
Melhora na assistência ao paciente
Conforme mencionamos acima, a assistência prestada ao paciente apresenta melhoras significativas, já que muitas tecnologias fazem uso de inteligência artificial para fazer a leitura de laudos e relatórios com mais precisão, traçando um diagnóstico completo a partir de uma base de banco de dados.
Precisão no diagnóstico
Tanto a identificação de padrões quanto a integração de dados contribuem para que os relatórios e diagnósticos gerados sejam muito mais precisos, o que, portanto acaba impactando positivamente na experiência do paciente.
Principais desafios do Big Data na medicina atual
Embora o Big Data na saúde apresente uma quantidade enorme de benefícios, ele ainda enfrenta alguns desafios importantes na medicina atual. Dentre os principais pontos que podem dificultar sua implementação em hospitais, estão:
LGPD
A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), que está diretamente ligada à privacidade de informações pessoais, exige que os hospitais tomem certas precauções para que as informações dos pacientes não sejam vazadas.
Entretanto, algumas restrições impostas pela LGPD acabam prejudicando a eficiência do Big Data na saúde, já que elas impossibilitam o acesso às informações delicadas dos pacientes.
Infraestrutura adequada
Para colocar o Big Data em prática é preciso montar uma estrutura adequada para isso. Por exemplo, o sistema integrado é essencial para a análise do banco de dados, conforme já havíamos falado. Porém, a infraestrutura digital das clínicas podem não suportar esse tipo de inovação.
Proteção dos dados
Para que as informações dos pacientes possam ser compartilhadas entre os profissionais da saúde, algumas regras precisam ser seguidas.
Assim, seu cadastro e armazenamento podem ser comprometidos pela necessidade de priorizar a privacidade do paciente ou colaborador. Se os dados possuírem algum tipo de restrição, fica mais complicado qualificar dados úteis durante as análises do Big Data.
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