Month: November 2016

Oportunidades de Aplicação de Big Data em Saúde: Os Clientes e Os Pesquisadores

Posted by – 21/11/2016

Nos posts anteriores dessa série, listamos os atores e os beneficiários de uma estratégia de Big Data dentro de uma organização de saúde e passamos a analisar as oportunidades de aplicação de Big Data para cada um deles. Concluiremos agora essa série examinando as oportunidades que se apresentam para os Clientes e passando rapidamente por oportunidades para os Pesquisadores.

Os Clientes das organizações de saúde podem ter sua vida bastante facilitada pelos mecanismos de Big Data adotados pelos demais atores. É muito frequente que consultas sejam marcadas para uma data futura contando com a disponibilidade de resultados de exames na tal data. Essas consultas ou são inefetivas ou tornam-se simplesmente uma ausência a mais caso esse exame não esteja disponível. E isso acontece com imagem, com laboratório, com patologia e praticamente com qualquer área de apoio. Ao detectar que um determinado resultado não estará disponível, medidas podem ser tomadas para remarcar a consulta, por exemplo.

Isso é especialmente importante em hospitais terciários, que atendem muitas pessoas que não fazem parte da população local que muitas vezes enfrentaram longos deslocamentos apenas para ver sua intenção malograda pela indisponibilidade de algum dado.

Além disso, ao detectar que um perfil específico de Cliente tem uma necessidade (por exemplo, realização de coletas fora do horário comercial), o sistema pode reorganizar as demais coletas para acomodar aquele perfil, de uma maneira dinâmica, evitando que o Cliente procure outro serviço que tenha a disponibilidade de que necessita.

Propositalmente, não entraremos em detalhes dos benefícios para a população dos Pesquisadores, uma vez que acredito que sejam auto-evidentes: a disponibilidade de dados em múltiplos sistemas e a possibilidade de filtragem uma vez que esses dados estejam disponíveis permite que toda sorte de pesquisa científica seja realizada. Existem grupos coletando dados de pacientes de UTI e alertando para sepse; existem grupos de pesquisa de transplantes alertando para pacientes que desenvolverão rejeição meses antes que ela seja evidente; existem grupos que previnem a re-internação baseado na coleta remota de dados simples.

As possibilidades realmente são muito amplas e a tecnologia permite uma gama de combinações que cientistas de dados podem fazer que simplesmente não tem como ser antecipada.

Oportunidades de Aplicação de Big Data em Saúde: Os Pagadores

Posted by – 14/11/2016

Nos posts anteriores dessa série, listamos os atores e os beneficiários de uma estratégia de Big Data dentro de uma organização de saúde e passamos a analisar as oportunidades de aplicação de Big Data para cada um deles. Nesse post analisaremos rapidamente as oportunidades que se apresentam para os Pagadores.

A penúltima população que analisamos, os Pagadores, põem-se, muitas vezes, como antagonistas dos Provedores e negam pagamentos a procedimentos já realizados de uma forma rotineira. Mas isso não precisa ser assim.

Quantas auditorias poderiam ser evitadas e quanto tempo perdido poderia ser recuperado caso as informações que fizeram um determinado procedimento ser necessário estivessem a disposição dos Pagadores no momento em que se decide por uma glosa? Ou mesmo, quantos procedimentos repetidos em diversos serviços poderiam ser evitados caso os dados compartilhados de um estivesse disponíveis para outro? Sim… estamos longe disso, mas os primeiros passos já podem ser dados agora e muita coisa pode ser feita em parceria. Nem os Provedores se beneficiam de um Pagador falido, nem os Pagadores se beneficiam de um Provedor ineficiente. Essa posição de antagonismo não precisa ser a regra.

Além disso, uma disciplina bem desenvolvida dentro do Big Data, com algoritmos bem reconhecidos e estudados e com bastante experiência acumulada é o controle de fraudes. Todo esse expertise pode ser importado por um cluster de Big Data a serviço dos Pagadores e, em paralelo com os controles hoje existentes, pode auxiliar na detecção de atividades fraudulentas, constituindo mais uma ferramenta.

Por fim, um diferencial importante para qualquer Pagador é a agilidade com que consultas e procedimentos são autorizados. Com os dados disponíveis e devidamente analisados em tempo real, esse diferencial se transforma em vantagem para seus clientes o que, em última instância, se transforma em receita.

No próximo, e último, post, analisaremos o que se espera de oportunidades do Big Data para os Clientes.

Oportunidades de Aplicação de Big Data em Saúde: A Força de Trabalho

Posted by – 07/11/2016

Nos posts anteriores dessa série, listamos os atores e os beneficiários de uma estratégia de Big Data dentro de uma organização de saúde e comecei a analisar as oportunidades de aplicação de Big Data para cada um deles, começando com os Provedores. Nesse post analisaremos rapidamente as oportunidades que se apresentam para outro grupo, a Força de Trabalho.

Existem diversas oportunidades que se referem a características básicas do Big Data, especialmente ao seu potencial agregador e pervasivo que podem ser aplicadas pelos e para a Força de Trabalho. Vamos tomar um médico como representante dessa categoria e vejamos, por exemplo, seu fluxo usual em um hipotético round (“round” é como tratamos, em nosso meio, a visita em série aos pacientes internados sob responsabilidade de um médico ou de uma determinada equipe):

  • O médico visita o paciente em seu leito, coleta as informações subjetivas do mesmo, atualiza um ou outro conhecimento a cerca da evolução de sua doença e volta para a sala de prescrição;

  • Na sala de prescrição ele abre o sistema 1 para verificar os últimos exames de laboratório do paciente;

  • A seguir ele abre o sistema 2 para verificar as últimas imagens e/ou seus relatórios;

  • Ato contínuo ele abre o sistema 3 para verificar se o resultado de um procedimento (por exemplo, um exame de patologia) retornou e, caso positivo, qual seu resultado;

  • De posse desse conhecimento, ele abre o sistema de prontuário eletrônico para registrar sua visita e para prescrever os próximos passos ou a continuidade do cuidado;

  • Finalmente o médico retorna para a enfermaria para visitar o paciente ao lado.

Com algumas variações e com a utilização de notas à beira do leito, os médicos podem otimizar essa rotina, por exemplo, visitando a todos e depois se retirando para “lidar” com os diversos sistemas. Dificilmente, no entanto, vão escapar de interagir com sistemas diferentes e utilizar seu bom senso para integrar os conhecimentos neles contidos. Uma perda de termpo e eficiência injustificada. Sem falar que é fácil negligenciar um desses passos (por exemplo, ao invés de verificar o sistema de patologia por algum resultado adiantado, o médico escolhe esperar os X dias que usualmente são consumidos na análise de uma peça anatômica e perde a oportunidade de tomar uma atitude assim que a informação estiver disponível).

Ora! Tecnologia para agregar todas as informações de diferentes sistemas está disponível há muitos anos e o Big Data não só a tornou acessível como eficiente. E se o médico tiver todas essas informações na mão? Suponha em um tablet ou outro dispositivo de visualização, com uma interface de busca estilo Google, ou mesmo algo mais estruturado, que aglutine todas as informações relevantes ao alcance de um toque. Ao invés de páginas e páginas de exames laboratoriais, gráficos gerados “just-in-time” com a evolução de todos os exames relevantes e com codificação de cores para indicar os que estejam fora do padrão. Da mesma forma que as notificações para os Gerentes Assistenciais, exames que saiam do padrão podem gerar alertas personalizados, que os médicos podem receber em sua interface de trabalho ou em outro dispositivo.

Outra prática onde a agregação que o Big Data é capaz de proporcionar pode ajudar essa população é a interação entre as disciplinas. O mesmo sistema de notificação pode ser utilizado para avisar de interconsultas ou pedidos de consultoria para outras especialidades. Muitos grupos fazem isso utilizando ferramentas públicas, como WhatsApp, ou celulares dedicados a grupos (como o “celular da cirugia”), mas veja que é muito mais fácil e efetivo criar uma notificação no sistema do que entrar em contato com alguém em uma ferramenta terceira e passar um caso para consultoria (ao que o destinatário poderia ter acesso completo e não a apenas uma fração). Ademais, a agregação desses metadados pode ajudar a gerar outros insights: por exemplo, pacientes que têm mais de duas consultorias solicitadas têm prognóstico mais reservado? Ou equipes que têm muitas solicitações de interconsultas têm o número de profissionais adequado?

Áreas de apoio, como patologia e SADTs também se beneficiam. Veja que a rotina intensa de trabalho (fruto da necessidade de produzir resultados cada vez mais rápido) nessas áreas leva muitas vezes a que seus trabalhadores negligenciem as informações que estão disponíveis em outro sistema e se restrinjam aos pequenos bits de informação contidas em uma papeleta que podem ou não ser relevantes e podem ou não ser completos. A qualidade do resultado cai e aumenta muito a chance de erros ou intervenções desnecessárias.

Veja que examinamos majoritariamente o caso do médico, mas praticamente toda a Força de Trabalho assistencial está em maior ou menor grau submetida a isso. Fisioterapeutas, psicólogos, assistentes sociais, todos têm rotinas parecidas e se beneficiariam dos mesmos tipos de ferramentas.

No próximo post, analisaremos o que se espera de oportunidades do Big Data para os Pagadores.