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Conheça as 5 aplicações da data science na medicina

Conheça as 5 aplicações da data science na medicina

O mercado atual tem buscado se guiar por dados! Incluindo a medicina, que está se transformando e se revolucionando com base nisso. Mas o que esses termos podem significar na prática? Como se guiar por dados para que médicos e pacientes saiam ganhando com essas mudanças? Neste conteúdo você entenderá melhor o que é ser data driven e o conceito de data science. Além disso, você saberá como a medicina está chegando a um outro patamar para apresentar diagnósticos e sugerir tratamentos.

O que é ser data driven?

Imagine um parque onde exista uma entrada principal e mais adiante uma praça de alimentação. Uma questão para os idealizadores do parque é: "qual o melhor caminho que deve ser trilhado para que as pessoas possam percorrer entre a entrada e a praça de alimentação?".

Nesse caso, pelo menos duas formas de agir se abrem: a primeira é eleger um caminho, arquitetar sua trilha e oferecer a opção para as pessoas; a outra opção é que os arquitetos podem entregar o parque ainda sem as trilhas, observar o caminho que as pessoas percorrem e, só então, fazer a trilha sobre a parte do gramado que ficar mais marcada.

A primeira opção seria para aqueles que se guiam pela teoria, já a segunda opção é para os que se guiam por dados.Não queremos aqui definir qual a opção mais acertada, mas sim explicar as vantagens de se guiar por dados.

Quando as pessoas se orientam por dados, as chances de erros são menores e o trabalho se torna muito mais preciso. Observe nesse exemplo do parque que, ao levar em conta o caminho que os visitantes naturalmente realizam, a chance de se preparar uma trilha que seja útil e que siga exatamente o mesmo fluxo preferido entre os passantes é muito grande.

Por isso, a busca pela precisão tem dado espaço para o Data Science. Mas o que é isso? Entenda melhor, a seguir.

O que é data science?

Data Sciente ou Ciência de Dados é a área da ciência que estuda e elabora conceitos e informações no que diz respeito aos dados. Como a coleta de dados por si só não gera nenhum insumo, é preciso uma ciência para interpretá-los e indicar sua aplicação de forma eficaz e precisa, de forma multidisciplinar. O seu fluxo de trabalho acontece com os seguintes componentes: primeiro o processamento das informações, depois a transformação, geração e categorização dos dados e por fim a análise com o foco em criar esclarecimento e aplicação para alguma área da ciência ou alguma questão específica.

Você pode estar se lembrando de outro conceito, o Big Data, que pode se confundir com Data Science. Assim, saiba que Big Data é um termo que se refere ao volume imensamente grande de dados, sendo impossível de ser processado pelas tecnologias tradicionais. Por isso, seu processamento é considerado mais complexo, necessitando de uma tecnologia própria para tal. Já a Data Science busca aplicar os dados à ciência, combinando-os de forma que representem efetivamente um avanço para a saúde!

Desde 1970, a nossa capacidade de coletar e processar dados tem crescido imensamente. Nos últimos anos, com o desenvolvimento da tecnologia do machine learning, pode-se dizer que a necessidade de trabalhar levando em consideração os dados aumentou exponencialmente.

Por isso, o cientista de dados hoje é demandado em diversos setores do mercado como para estruturar rotas logísticas, fazer análises preditivas do comportamento dos consumidores, fazer análises do meio ambiente, e claro, também analisar o corpo humano, seu funcionamento e conseguir até prever o que pode acontecer com ele. E isso vem mudando a forma de trabalho de muitos médicos!

Como a data science vem sendo levada para a medicina?

Há muito tempo a Medicina precisava de tecnologias que pudessem auxiliar seus profissionais a atender com precisão, sem perder em qualidade e nem ampliar excessivamente os gastos com saúde. Os custos com exames imprecisos, cirurgias de pouca indicação ou tratamentos sem eficácias, por muitos anos, representaram preocupação tanto dos pacientes, como dos profissionais e dos planos de saúde.

Era necessário contar com uma visão ampla, inteligente, orientada por dados que pudesse indicar de forma certeira o que daria resultado. Isso demandaria uma observação mais atenta, além de intervenções mais invasivas nos pacientes. O trabalho orientado por dados traz essas possibilidades.

5 aplicações de data science na medicina ?

1.Registro e avaliação do histórico do paciente

Muitos registros do histórico dos pacientes ainda ficam perdidos em fichas médicas. Se um dos dois se mudam de cidade, é comum tudo ficar perdido. Com a ciência dos dados, a ideia é que esse tipo de informação fique acessível para os profissionais médicos; claro, respeitando todas as práticas do sigilo na profissão. Dessa forma, ainda que o paciente não se recorde, o médico terá acesso a informações que poderão dar muito mais segurança e assertividade em seu trabalho e orientação para o paciente.

2.Melhora no diagnóstico do paciente

Com ferramentas avançadas de análise molecular, muitos equipamentos como os de Point of Care Testing já são capazes de emitir diagnósticos em poucos minutos. Doenças e epidemias podem ser melhor controladas desta forma, o que gera um conforto maior para pacientes e também para os profissionais que os acompanham.

3.Análises preditivas

Muitos pacientes ainda vivem a insegurança de não saberem se herdarão alguma doença que faz parte do seu histórico familiar, ou que diga respeito à sua forma de trabalho. Com a orientação por dados é possível cruzar informações suficientes para responderem a essa questão. Sendo necessário, a pessoa também pode realizar um tratamento preditivo para evitar o desenvolvimento de alguma patologia.

4.Alertas em tempo real

Pacientes e médicos podem contar com a Ciência dos Dados para um acompanhamento da saúde em tempo real. Assim, pessoas que possuem doenças crônicas (como pressão alta) podem se orientar pelos dados para saber quando realmente devem buscar atendimento médico. Além disso, as informações o auxiliarão a saber que tipo de atividade física é mais benéfica para o corpo, a frequência e melhor momento da atividade e quais alimentos são mais aconselhados.

Isso tudo graças à Data Science que possibilita uma análise das reações químicas do organismo às atividades cotidianas. Esse tipo de aplicação ainda colabora para manter os pacientes distantes dos hospitais quando não for necessário. Uma vez que eles conseguirão se monitorar à distância, podem criar uma independência maior do ambiente hospitalar, que ficará restrito apenas para os casos mais graves.

5.Redução de custos com procedimentos e exames

Com a orientação dos dados, a facilitação e rapidez dos diagnósticos e o registro do histórico dos pacientes, os médicos ficam mais convictos sobre o tratamento a seguir. Podem, assim, tomar decisões mais acertadas e precisas, evitando maiores custos com procedimentos e exames que se realizariam caso ainda houve alguma dúvida sobre o diagnóstico.

Tudo isso também garante uma melhora na experiência do paciente, trazendo um certo alívio para o enfermo. Com menos gastos, menos tempo de espera de diagnósticos e respostas mais certeiras, o paciente que recebe um atendimento orientado a dados já pode sair da clínica com menos dúvidas e mais esperança em sua recuperação. Agora que você já entende um pouco mais sobre as aplicações da Data Science na medicina, compartilhe este conteúdo com seus colegas. Ofereça informação e mostre o quanto o médico e o paciente do futuro podem ganhar em qualidade no atendimento!

Link de referência https://anaisihmt.com/index.php/ihmt/article/view/327

Link de referência https://saudebusiness.com/ti-e-inovacao/5-aplicacoes-de-big-data-e-ai-na-medicina/

Link de referência https://www.d2i.com.br/saude/

Link de referência https://revistagalileu.globo.com/Ciencia/Saude/noticia/2019/11/medicina-de-dados-promessas-e-os-desafios-do-bigdata-na-saude.html

Link de referência https://www.cetax.com.br/blog/12-exemplos-de-como-big-data-analytics-na-saude-pode-salvar-vidas/

Link de referência https://www.springboard.com/blog/data-science-in-healthcare/

Link de referência https://towardsdatascience.com/data-science-and-healthcare-37272acec6af

Link de referência https://resources.industrydive.com/applications-of-data-sciencemacadamian?utm_source=newsletter&utm_medium=inline&FirstName=Carlos&LastName=Oliveira&EmailAddress=c arlos.oliveira@rockcontent.com&Company=Rock+Content&utm_term=19187&utm_content=adSPONSORED_CONTENT&client=Macadamian&location=SPONSORED_CONTENT&newsletter_schedule_id=1918 7&opportunity_id=0060L00000rvV9g&utm_campaign=Issue:+2019-12- 02+MedTech+Dive+[issue:24386]&ignoremxtracking=mxtrue&mxcpi=e7efd2dd-2ee6-4a86-903e0b9e3da65e30&omt=1&result=success

Link de referência https://data-flair.training/blogs/data-science-in-healthcare/

   

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