Embora haja uma explosão de wearable devices para consumidor final, que trazem dados, há uma dificuldade grande em incorporar esses devices e dados em um sistema maior de prontuário eletrônico para uso hospitalar, por exemplo.
Entre os grandes desafios, podemos citar a retirada de dados confiáveis de wearable devices como o FitBit e fazer a conexão com os dados clínicos. “Muito do que temos é dado estruturado indo para os registros médicos. Agora nós estamos vivendo um mundo novo de devices que estão vindo e que não são parte do ecossistema, agora nós temos dados de todos os lugares.”, de acordo com Martin Entwistle.
O problema de termos muitos dados é tema central no mundo da saúde digital, já que os provedores estão animados com a possibilidade de um big data real, mas, por enquanto, este big data não passa de informações desestruturadas e caóticas. Os provedores devem ser extremamente metódicos na aceitação dos dados de um certo device e garantir a acurácia. A Sutter Health, um grupo de hospitais, só permitiu integração com quatro wearable devices.
“Ajudou muito, mas ainda temos desafios sobre a natureza dos dados e a forma de integrá-los dentro do hospital.”, segundo a empresa.
Os problemas com os dados podem aparecer em várias áreas diferentes, como diferentes fusos, em caso de uma plataforma ou serviço global, diferentes unidades de medida ou dados que são inseridos de forma errada, mas que não podem ser deletados, gerando um input incorreto para o profissional de saúde.
O CEO da Axial comentou que acredita no aumento de intercâmbio de informações de saúde de um wearable device ou aplicativo de mHealth para provedores na medida que eles atingem os estados de significância 2 ou 3 da legislação americana.
No entanto, analisar os dados e usá-los para sugerir intervenções são atividades que não são possíveis, já que as organizações não estão preparadas para elas em termos de tecnologia, registros e cultura.
