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A capacidade de melhorar a saúde da população é uma iniciativa fundamental no ecossistema de saúde. Para atingir esse objetivo, são necessários muitos componentes, e um dos mais importantes é melhorar nossa capacidade de analisar os dados de saúde.
Esses dados geralmente são provenientes de várias fontes diferentes e incluem dados demográficos e clínicos dos pacientes, geralmente de registros eletrônicos de saúde (EHRs) e dados de reclamações de seguros. Esses dados do mundo real (RWD) e as evidências do mundo real (RWE) derivadas deles são fatores significativos para facilitar a análise do setor de saúde e a inovação que ela pode impulsionar.
Embora algumas fontes de dados sejam amplas, profundas e precisas, ainda há desafios para fornecer uma imagem holística das populações globais. A solução dessa lacuna é essencial para melhorar os resultados de saúde da população em todo o mundo.
Neste artigo, exploraremos os possíveis efeitos positivos da análise de dados globais de saúde sobre os resultados de saúde da população.
A análise de dados clínicos é fundamental para o aprendizado na área da saúde. A partir dessas informações valiosas, as organizações podem gerar percepções sobre tendências, lacunas no atendimento, problemas com as provisões atuais de atendimento relacionadas a intervenções e oportunidades de redução de custos.
A análise de dados clínicos impulsiona o aprimoramento de processos e políticas por meio de vários pontos de dados diferentes. Quais são os métodos de análise de dados de saúde? Há seis a serem considerados.
O método de modelagem e microssimulação estima como as mudanças demográficas, comportamentais e de políticas afetam os resultados. Os pesquisadores criam modelos com base em conjuntos de dados em larga escala, geralmente coletados por meio de pesquisas de saúde pública.
Em seguida, eles manipulam esses modelos de microssimulação ajustando fatores relativos às regras do programa. Os modelos passam por várias rodadas de testes e validação antes que os pesquisadores possam ter certeza de sua precisão.
O campo da estatística descritiva na área da saúde agrega dados agrupados em variáveis para avaliar os valores e sua distribuição para cada variável do conjunto de dados. Esses conjuntos de dados incluem informações sobre pessoas específicas e funcionam melhor para pequenas coortes do que para grandes populações.
Esse método usa várias medidas estatísticas, incluindo tendência central, dispersão e assimetria para resumir os dados. As estatísticas descritivas são úteis para organizar e apresentar de forma significativa as informações coletadas. As estatísticas são criadas apenas com base nas informações coletadas e não vão além dos dados disponíveis.
A estatística inferencial usa ferramentas como testes de hipóteses, intervalos de confiança e análise de regressão. Os pesquisadores coletam amostras de dados de uma população para fazer generalizações sobre ela. Esse tipo de análise permite uma melhor compreensão da probabilidade e das circunstâncias em que um evento pode ocorrer.
A análise de rede estuda as relações entre grupos em uma rede maior para entender e gerenciar o setor de saúde. Esse processo envolve o agrupamento de pacientes que podem se beneficiar do gerenciamento conjunto
Para ilustrar o valor da análise de rede na obtenção de melhores resultados para os pacientes, os pesquisadores analisaram pacientes com diabetes e seus médicos. O objetivo era encontrar estruturas populacionais ocultas para melhorar as metas de intervenção e o atendimento centrado no paciente. Usando a análise de rede, o estudo revelou esses vínculos, que os planos de saúde poderiam usar para reforçar a melhoria da qualidade e os programas de gerenciamento de doenças.
A análise geoespacial monitora surtos de doenças coletando e analisando dados de saúde relacionados à sua localização e à forma como está se espalhando. Essa área de análise de dados clínicos é vital para a saúde pública, pois é uma forma de monitorar e investigar a disseminação de doenças.
Esse tipo de análise também tem outros usos, inclusive para entender se uma população tem acesso a serviços de saúde. Um estudo publicado pela JAMA Network utilizou a análise geoespacial para encontrar uma correlação entre o acesso à saúde e a disponibilidade de serviços de Internet. Os resultados indicaram essa conexão positiva, descobrindo que as áreas sem serviço de Internet eram as mais propensas a serem desertos de saúde.
A análise de redes sociais vincula a interação e a interconexão entre pessoas e grupos sociais. Ela procura explicar os padrões relacionados a comportamentos, pensamentos e sentimentos.
Essa área crescente de análise se aplica à transmissão de doenças, ao comportamento da saúde e aos sistemas de suporte e atendimento social. Ela se baseia no conceito de que as pessoas têm uma rede de relacionamentos e que esses relacionamentos afetam os resultados relacionados à saúde. A análise de redes sociais concentra-se no suporte social para uma população que está envelhecendo e na prevalência de doenças crônicas de longo prazo.
Os dados são o fio condutor que une todos esses métodos analíticos. No entanto, a eficácia desses métodos é limitada pela integridade, pela precisão e pela diversidade do RWD que está sendo usado para conduzi-los.
Para entender o motivo, vamos explorar exemplos reais do uso da análise de dados de saúde.
A análise de dados do setor de saúde se aplica a muitos cenários do mundo real. Aqui estão cinco que estão no topo da lista.
Com a coleta de dados do RWD, a comunidade de saúde pode identificar os riscos de uma população. Há várias maneiras de esse componente depender de dados clínicos. Um exemplo é a abordagem de condições crônicas de saúde. A American Hospital Association (AHA) identificou seu uso na criação de sistemas de saúde favoráveis à idade, no combate à epidemia de opioides e na prestação de cuidados paliativos.
A necessidade de monitorar pacientes fora dos ambientes clínicos tradicionais aumentou significativamente durante a pandemia. Essa tendência continua à medida que a tecnologia melhora e mais dispositivos médicos são colocados em campo.
Os dados coletados por essas ferramentas estão disponíveis em tempo real para intervenção imediata. Elas também criam um perfil do paciente para que os provedores tomem decisões de tratamento e meçam sua eficácia.
A outra adoção de tecnologia acelerada pela pandemia é a telemedicina e a saúde virtual, já que se tornou uma prioridade limitar a exposição.
Ele melhora o acesso, especialmente aos serviços de saúde mental, e pode preencher as lacunas em desertos médicos. Pacientes e provedores se beneficiam, e a comunidade médica apoia seu uso e expansão contínuos.
Os dados que essas práticas de atendimento geram envolvem dados de pacientes inseridos no EHR. Outras informações que podem ser fornecidas incluem percepções sobre a disponibilidade de atendimento. Isso poderia ajudar a saúde pública a identificar onde a prestação de cuidados está falhando para fortalecê-la por meio de programas.
A descoberta e o desenvolvimento de medicamentos são áreas do ecossistema de saúde orientadas por dados. Esses empreendimentos exigem muitas informações sobre uma doença, como ela afeta as pessoas e como os testes são avaliados. Podemos considerar o desenvolvimento acelerado da vacina contra a COVID-19 como o resultado da união de todos esses dados para oferecer um tratamento seguro e eficaz à população.
A análise de imagens médicas por meio da automação é predominante e útil no fluxo de trabalho de triagem. Ela acelera as revisões de exames de imagens médicas, com a inteligência artificial (IA) se tornando a ferramenta para detectar problemas mais cedo. Essa abordagem baseada em IA analisa pontos de dados do relatório médico para discernir se o paciente atende ou não aos critérios de uma doença.
Com tantas possibilidades, o que está por vir na análise de dados de saúde?
O horizonte para a análise de dados de saúde é brilhante, com oportunidades para melhorar positivamente os resultados da população. Seu futuro tem três componentes que o influenciarão.
O Big Data consiste em todas as fontes possíveis que alimentam a análise – consumidor, paciente, físico, reivindicação e clínico. A vastidão dos dados só está crescendo, mas nem sempre é clara, completa ou precisa.
Ele também não fornece percepções sem a aplicação de ferramentas avançadas de análise, como algoritmos de aprendizado de máquina. Caso contrário, é um mar sem fim e sem correnteza. O setor de saúde precisa de estruturas para moldar o big data com análises avançadas, de modo a ajudar populações inteiras de forma eficaz.
O gerenciamento da análise de dados do setor de saúde requer ferramentas tecnológicas. Com a enorme quantidade de dados disponíveis, o setor precisa de vários recursos para progredir com eficiência.
A primeira área que já discutimos é a IA e o aprendizado de máquina. Essas ferramentas identificam, detectam e analisam dados para fornecer resultados para interpretação e ação humana. O refinamento dos aplicativos de IA e de aprendizado de máquina pela comunidade da área da saúde é um objetivo significativo devido ao valor que pode trazer e à sua capacidade de acelerar os fluxos de trabalho.
Outra tendência emergente é a bioimpressão, que utiliza a impressão 3D para fabricar próteses externas, implantes e endopróteses (stents). São necessárias grandes quantidades de dados para desenvolvê-las, e o monitoramento contínuo de seu desempenho informará as próximas reiterações.
A coleta de dados é tão importante quanto a análise, e a Internet das Coisas Médicas (IoMT) deu início a uma nova abordagem. Esses dispositivos e dispositivos vestíveis são minas de dados para pacientes e seus resultados. Os dados coletados desses dispositivos, em uma escala maior, também podem informar a pesquisa e o tratamento de doenças comuns, como o diabetes.
Embora haja muito o que comemorar no futuro da análise de dados de saúde, ainda existem desafios e barreiras.
Já discutimos o problema com os dados de saúde – eles são fragmentados, incompletos, nem sempre diversificados e a acessibilidade pode ser um problema. Esses desafios tornam o potencial dos dados de saúde menos viável, mas há maneiras de resolvê-los.
A interoperabilidade é fundamental para a agregação, e a padronização reduziria a necessidade de formatação e limpeza. A situação da diversidade é menos comentada, mas igualmente crucial.
A Syndesis está resolvendo esse problema por meio de parcerias com hospitais, sistemas de saúde e seguradoras fora dos EUA. Como resultado, podemos selecionar milhões de jornadas de pacientes sem identificação, incluindo dados demográficos, tratamentos, procedimentos, medicamentos, patologias, intervenções e muito mais. Nosso objetivo é criar melhores resultados para os pacientes e aprimorar a excelência da pesquisa e da análise de dados centralizando o acesso a esse RWD global.
A obtenção e a classificação de dados não são suficientes para mudar o rumo dos resultados. Analisar os dados de saúde para gerar RWE usando muitos métodos e fontes de dados e colocar essas percepções em ação é onde a mudança global acontece.
Essa diretriz é muito importante para o futuro do bem-estar e do fornecimento de saúde para todos. Com isso em mente, é hora de expandir seus recursos de dados. Muitas vezes, isso tem sido um desafio para o setor de saúde, pois os dados nem sempre são precisos ou completos. A Syndesis Health está trabalhando para preencher essas lacunas, fornecendo acesso unificado a dados clínicos globais do mundo real, provenientes principalmente de regiões sub-representadas. Esses dados têm o poder de gerar melhores resultados para a saúde da população.
Entre em contato com nossa equipe hoje mesmo para explorar nossas ofertas e recursos de dados.