O planeta atualmente se encontra na era das informações.
Vinte e quatro horas por dia somos bombardeados com informações sobre tudo, e podemos também pesquisar a respeito de tudo, bastando pegar um smartphone e “dar um Google”.
Como vivemos na era da informação, temos também uma abundância de dados usados a todo momento.
Estes dados são usados principalmente por empresas, que servem para auxiliar no desenvolvimento de estratégias e tomada de decisões assertivas.
Com isso, novas ferramentas foram desenvolvidas para a interpretação destes dados.
Tais ferramentas foram disseminadas em diversos segmentos e o que antes era encontrado principalmente em empresas do segmento administrativo, hoje está presente em qualquer atividade que envolva análise de dados.
Na saúde não é diferente, aliás, este setor é um dos que mais usa a análise de dados.
Desde dados para realização de atendimento, até para serem usados na criação de estratégias para prosseguir com seu tratamento.
Sendo assim, hoje iremos abordar a respeito da análise de dados em saúde e como ela auxilia na tomada de decisões estratégicas para as empresas.
Breve conceito de Data Analytics
Afinal, o que é análise de dados? Comumente chamada de Data Analytics, é a ciência de analisar dados brutos com finalidade de extrair informações pertinentes que podem ser usadas para:
- Criação de relatórios;
- Criação de estratégias;
- Tomadas de decisões.
Tudo envolve dados e, ao ter acesso a eles, é possível transformar os processos de uma empresa e como ela age com o mercado.
Neste ponto, você deve estar se perguntando como é feito o acesso destes dados.
Para isto, existem softwares que dentre suas finalidades, está a análise de dados.
Por exemplo: o software de auditoria em saúde Carefy, que usa análise de dados para criação de relatórios e outras funções importantes para auditoria.
Os softwares conseguem reunir a gama de informações e disponibilizá-las para que profissionais consigam ter em mãos esses dados e começarem a analisá-los e principalmente interpretá-los.
Análise de dados em saúde: conceito atual e importante
A análise de dados em saúde possui uma importância crucial na saúde porque permite que os profissionais de saúde tomem decisões informadas e baseadas em dados.
Isso se deve ao fato de que o setor da saúde está constantemente gerando abundância de dados de diversas fontes, como registros eletrônicos de saúde, dispositivos médicos conectados, dados de planos de saúde e muito mais.
Algumas das principais áreas em que a análise de dados em saúde é aplicada incluem:
- Personalização do atendimento ao paciente: O Data Analytics pode ajudar a identificar padrões nos dados de saúde dos pacientes, permitindo que os profissionais de saúde personalizem o tratamento e a terapia para atender às necessidades individuais de cada paciente.
- Prevenção de doenças: Auxilia a identificar fatores de risco e padrões de doenças, permitindo que os profissionais de saúde identifiquem pacientes em risco e tomem medidas preventivas para reduzir a probabilidade de desenvolver doenças.
- Gestão de recursos: Pode ajudar a gerenciar melhor os recursos da organização de saúde, incluindo leitos hospitalares, pessoal médico, equipamentos e suprimentos, permitindo uma alocação mais eficiente e eficaz dos recursos disponíveis.
- Pesquisa e desenvolvimento: A análise de dados em saúde pode ajudar a acelerar a pesquisa e o desenvolvimento de novos tratamentos, dispositivos médicos e terapias, permitindo que os pesquisadores identifiquem padrões e tendências nos dados e desenvolvam soluções mais eficazes.
Tomada de decisões e análise de dados
Em outros conteúdos, já ressaltamos a importância da tomada de decisão.
Saber qual caminho seguir adiante determinado “problema” não é uma tarefa fácil, pois para chegar em um consenso final é preciso analisar minuciosamente os prós e contras de determinada escolha, a fim de evitar futuros problemas.
Diante disto, podemos citar dois tipos de tomada de decisão:
- A estratégica
- A comum.
Pode parecer que ambas são a mesma coisa, porém é importante lembrar que qualquer caminho que seguimos é uma tomada de decisão (repare no cotidiano de seu trabalho) e que em todos existem consequências.
Ao trabalhar a decisão estratégica, você parte de métodos que farão a decisão ser assertiva e não apenas “intuitiva”.
Por exemplo: uma operadora de saúde que tem gastos desnecessários envolvendo seus beneficiários. É preciso que profissionais em cargos de gestão saibam qual caminho tomar diante disto, que independente da tomada, haverá consequências.
Agora eles precisam buscar dados a respeito dos beneficiários, bem como questões envolvendo seu tratamento. Com uso de um software, gestores em saúde conseguem acessar os dados, analisando e extraindo aquilo que é pertinente.
Ao final, os profissionais terão em mãos informações que provam determinada tomada de ação.
Outro ponto também a respeito da análise de dados é que ela pode ser usada para prever riscos e resultados em pacientes com base em seu histórico médico e outros fatores.
Por exemplo, os modelos de previsão de risco podem ajudar a identificar pacientes com maior risco de desenvolver uma condição médica específica, permitindo que os médicos tomem medidas preventivas para reduzir o risco de complicações.
Além disso, ela auxilia a identificar áreas de ineficiência nas operadoras de saúde, contribuindo no desenvolvimento de soluções para melhorar a eficiência.
Por exemplo: a análise de dados pode ser usada para identificar gargalos na auditoria de contas.
Percebeu que a decisão é tomada com base em informações? O Data Analytics está à disposição para este tipo de atividade.
O que outrora era demasiadamente longo e cansativo, hoje se tornou algo mais intuitivo e prático, tornando as empresas mais eficientes nas tomadas de decisões.
É preciso cuidado com a LGPD
Este ponto é muito importante no que tange uso de dados.
Como a saúde trata de dados sensíveis, é imprescindível estar atento ao uso da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).
Ela discorre sobre como os dados brasileiros devem ser coletados, tratados, armazenados e protegidos.
A lei também prevê punições para descumprimentos, caso haja vazamento desses dados.
A saúde trata dados que são considerados sensíveis, estes precisam ter um tratamento diferente e a proteção com estes dados precisa ser criteriosa.
Segundo o Tribunal de Justiça do Estado do Ceará, dado sensível significa:
Dado pessoal sobre origem racial ou étnica, convicção religiosa, opinião política, filiação a sindicato ou a organização de caráter religioso, filosófico ou político, dado referente à saúde ou à vida sexual, dado genético ou biométrico.
Sendo assim, todo dado do usuário, envolvendo saúde, precisa ser tratado corretamente para não haver problemas com a lei.
Ao usar o Data Analytics na saúde, é preciso ter um forte sistema de proteção, mantendo os dados longe de intenções maliciosas, como hackers.
Também é necessário instruir todos os colaboradores da sua operadora de saúde com treinamentos a respeito do tratamento dos dados.
Por fim, a análise de dados em saúde é um tema recorrente, e precisa estar sempre em revisão para que as operadoras de saúde tenham consciência de que esta prática irá auxiliar na busca pela melhoria da empresa.
O software Carefy usa do Data Analytics para auxiliar as operadoras de saúde a reduzirem gastos desnecessários, bem como gargalos que impedem que os processos como de auditoria sejam feitos eficientemente.
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