Realizar uma boa anamnese é prerrogativa para qualquer oferta de saúde bem prestada e bons profissionais sabem realizar as perguntas corretas e da maneira correta para ter os dados necessários para o diagnóstico e o tratamento.
O Big Data faz parte do futuro em que o profissional será capaz de fazer análises preditivas e acompanhar o paciente de acordo com os dados que ele possui, desde o histórico do paciente até o caminho que ele fez no serviço de saúde até aquele momento.
No entanto, terabytes de informação de pacientes não são nada sem uma tecnologia robusta e pessoas capazes de manipular tais dados. Sem essa análise, estes dados configuram, apenas, perda de espaço e muita informação sem contexto.
O que, então, é um bom uso do Big Data?
Vários fatores influenciam para que um dado seja considerado bom. Para tornar um dado cru em informação utilizável, é necessário haver normalização e validação de informações. Só depois, uma organização poderá ter insights a partir destes dados e maximizar o cuidado dos pacientes da instituição.
Uma definição do presidente da Baylor Quality Alliance é de que um bom dado é “o tanto de informação clínica que você puder assemble em relação ao cuidado e ao paciente em qualquer lugar que ele estiver.“
Os dados precisam ser transformados em ação. Se a coleta é feita simplesmente para que estes dados existam, temos uma nova perda de tempo e de espaço para armazenamento de informação.
Segundo a Optum, um sistema que aplica um bom uso de big data deve:
- Ter integração entre os dados ao longo do cuidado do paciente para fornecer uma visão completa da saúde populacional;
- Através de análises clínicas, deve haver uma melhor predição de pacientes em risco para prevenir custos maiores;
- Melhoria da performance através de benchmarks clínicos;
- Interfaces fáceis de serem utilizadas para que a equipe assistencial possa interagir sem a companhia constante do treinamento e do suporte.
O uso de big data deve ser aplicado em duas áreas diferentes para melhor atendimento do paciente. Estas áreas são a identificação de populações de pacientes com necessidade de intervenção e a identificação de necessidades específicas de cada paciente. Quando verificados guidelines terapêuticos, estes dois segmentos configuram gaps no cuidado ao paciente.
