A transformação digital, que tem mudado muito a forma de lidar com os ambientes digitais também, têm impactado áreas como a medicina, trazendo análises mais precisas sobre comportamentos como o big data aplicado na saúde.

Nesse cenário, os dados analisados nesses ambientes de assistência podem servir para inúmeras situações e ainda trazer diversos benefícios ao negócio.

Se você quiser saber o que é e como o big data aplicado na saúde pode trazer benefícios com a análise preditiva, continue lendo este artigo.

Big Data aplicado na saúde: o que é análise preditiva neste setor?

Análise preditiva na área da saúde se refere a um conjunto de técnicas que envolve tecnologias de machine learning, simulações e modelagens estatísticas, que giram em torno de prever tendências e responder a algumas hipóteses referentes aos negócios.

Isso quer dizer que o big data aplicado na saúde se baseia nos dados históricos, que auxiliam na construção de perfis de saúde mais completos, prevenção de custos com exames e internações, gerenciamento da ocupação dos leitos e outros aspectos.

Acontece assim porque é possível mapear regiões com incidência maior de determinadas patologias e identificar padrões que ajudam a simular cenários para melhorar a preparação das empresas diante dos desafios.

Com isso, o big data aplicado na saúde pode utilizar análises importantes e modelos preditivos para gerar insights sobre o layout do hospital e como isso influencia no atendimento e melhorar as decisões estratégicas para garantir uma experiência melhor aos pacientes, por exemplo.

Benefícios da análise preditiva na saúde

Dentro dos ambientes de saúde certamente existem muitos desafios, desde o atendimento de qualidade até o gerenciamento de tendências, como incidência de doenças por região ou mesmo taxas de internações e reinternações.

Contudo, com o uso de big data aplicado na saúde, o resultado de técnicas avançadas de modelagem e ferramentas especializadas ajudam a melhorar a gestão dos recursos do hospital, das pessoas envolvidas e dos dados gerados.

Nesse sentido, também pode haver aceleração das atividades administrativas como a otimização do tempo e a prevenção de resgate e ataques cibernéticos, com maior atenção às transações em andamento e atribuição de pontuações de risco.

Por fim, outro benefício do big data aplicado na saúde é a preparação do ambiente para possíveis tendências futuras, que podem ajudar a atrair novos pacientes por meio de campanhas mais assertivas e personalizadas.

7 exemplos do uso da análise preditiva na saúde

Diante desse cenário do big data aplicado na saúde, a análise preditiva pode ir ainda mais a fundo para oferecer mais valor aos ambientes de assistência, o que envolve:

1. Prevenção de readmissões

Estes procedimentos geram custos significativos no hospital, muitas vezes envolvendo penalidades consideráveis quando pacientes possuem altas taxas de readmissão.

Com isso, são necessários recursos adicionais para realizar o acompanhamento correto do paciente e personalizar os tratamentos para promover uma recuperação rápida. Com o big data aplicado na saúde, é preciso prevenir essas questões com a análise preditiva.

2. Gerenciamento da saúde da população

Outro ponto é que o big data na saúde é capaz de ajudar na detecção de doenças crônicas, tendências de saúde pública e até mesmo identificação de surtos de doenças, como o caso da pandemia de coronavírus.

A análise preditiva nesse sentido pode ajudar as instituições a identificar pessoas que correm maiores riscos de desenvolver doenças crônicas e estabelecer cuidados preventivos, considerando dados demográficos, padrões anteriores e outros.

Além disso, pode ajudar a identificar padrões de comportamento relacionados a doenças, como o consumo de álcool. Outro ponto é que análises como essa podem aumentar a proteção da população como um todo.

3. Melhoria da segurança cibernética

Este é um ponto crucial para todas as empresas que acompanham a transformação digital e trabalham com dados, que são ativos valiosos de qualquer organização atual.

Por isso, o big data aplicado na saúde pode prevenir os ataques frequentes no setor, que podem comprometer tanto médicos quanto pacientes, por meio do acesso a registros médicos sensíveis que podem prejudicar e muito essas pessoas.

A análise preditiva pode aumentar o nível de segurança das transações online em tempo real e monitorar o compartilhamento e acesso aos dados, barrando qualquer mudança que indique potenciais ataques ou invasões.

4. Aumento do envolvimento do paciente

O big data aplicado na saúde também pode ajudar no engajamento dos pacientes como seu próprio bem-estar, o que faz toda diferença nos tratamentos e abordagens utilizadas pelos médicos.

As análises podem ser utilizadas para envolver esses pacientes e fortalecer a confiança no relacionamento médico, que pode ser impulsionada com mensagens personalizadas e estratégias mais direcionadas aos perfis dos pacientes.

5. Maior agilidade no envio de sinistros de seguro

Além disso, o big data aplicado na saúde é capaz de ajudar os hospitais a preparar reivindicações de seguro mais rápidas e com menos erros, seja por meio de ferramentas ou softwares robustos.

Com isso, os sinistros de seguro são identificados com mais eficiência, encontrando os códigos certos a partir da busca de dados relevantes nos registros médicos, apresentando aos codificadores hospitalares as partes mais significativas.

6. Prevenção de tentativas de suicídio

Outro ponto muito interessante é que em muitos lugares a causa de morte por suicídio é bastante alta, como nos Estados Unidos, que apresenta um dado de 14 entre 100 mil pessoas mortas anualmente por esta causa.

Métodos de análise preditiva podem utilizar registros eletrônicos para prever probabilidades de tentativas de suicídios em pacientes específicos, classificando-os em grupos com base em fatores de risco estimados.

Assim, há uma atenção mais assertiva diante dessas tendências, o que melhora o rastreamento dos riscos de suicídio e o cuidado com esses pacientes para que isto não ocorra.

7. Previsões de não comparecimentos

Por fim, o big data aplicado na saúde também pode ajudar a reduzir os gastos envolvidos na preparação de consultas que não acontecem por falta de comparecimento.

Esse contexto envolve cargas administrativas, tempo e recursos que podem ser otimizados com análise preditiva, que auxiliam na melhora da eficiência dos custos e permite prever o não comparecimento sem aviso prévio.

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