A importância da análise de dados na saúde

 

O setor de saúde está passando por muitas mudanças transformadoras com a implementação de novos sistemas, processos de registro eletrônico de saúde e a tendência é aumentar cada vez mais. As abordagens mais antigas de atendimento estão sendo substituídas rapidamente e as organizações de saúde precisarão de um gerenciamento de dados clínicos mais eficaz para aproveitar as novas tendências potencialmente transformadoras em tecnologia e análise.

 

 

Algumas das tendências emergentes dos esforços para incorporar big data na saúde incluem:

  • Avanços na telemedicina;
  • Maior envolvimento do paciente;
  • Wearables que fornecem alertas em tempo real;
  • Prevenção de doenças/saúde da população;
  • Melhorar/refinar os padrões de tratamento;
  • Potencial para ajudar a curar doenças;
  • Maior eficiência da equipe.

 

A busca por novas formas de transformar bancos de dados em rápida expansão e melhores resultados para pacientes está crescendo à medida que as inovações tecnológicas aproveitam a enorme quantidade de dados de saúde gerados e coletados diariamente.

Simplificar a coleta e a organização de dados é um primeiro passo promissor para a maioria das organizações de saúde. Mas ter ferramentas para descobrir os dados mais úteis em uma vasta coleção de informações será fundamental para que as organizações obtenham o máximo valor do big data na área da saúde. A análise de dados em saúde ajuda as organizações a descobrirem insights vitais em seus dados que podem ajudá-las a identificar oportunidades para fornecer mais valor, eficácia e atendimento de melhor qualidade a um custo acessível.

 

 

Transformação de dados em insights

 

A implantação de um conjunto de análises de informações pode ajudar os provedores de serviços de saúde a aproveitar os dados para obter insights em várias áreas de operações. Uma área importante em que o uso de análises pode otimizar esforços é o agendamento médico. Nessa situação, a análise das informações oferece uma visão panorâmica dos registros médicos, históricos dos pacientes garantindo que o paciente tenha um melhor atendimento. Essas informações também podem ajudar as organizações a buscar tendências positivas como:

  • Sistemas de atendimento centrados no paciente e baseados em valor;
  • Infraestruturas de TI mais centralizadas e conectadas;
  • Dispositivos clínicos cada vez mais conectados com integração de dados;
  • Ferramentas de comunicação colaborativa e dispositivos de detecção de localização em tempo real.

Então, como o campo de vital importância da análise de cuidados em saúde se conecta à disciplina mais ampla de informática em saúde?

 

 

 Muitas vezes as duas disciplinas são erroneamente vistas como uma e a mesma. Segundo a American Health Information Management Association (AHIMA), que a análise de dados e a informática são essenciais para o sucesso das organizações de saúde, e explica as diferenças entre eles da seguinte forma:

 

  • A análise de dados de saúde refere-se à análise dos dados usando técnicas quantitativas e qualitativas para poder explorar tendências e padrões nos dados – para “adquirir, gerenciar, analisar, interpretar e transformar dados em informações precisas, consistentes e oportunas”.
  • A informática em saúde refere-se a “uma atividade colaborativa que envolve pessoas, processos e tecnologias” para usar as informações derivadas da análise de dados para “melhorar a prestação de serviços de saúde e melhorar os resultados dos pacientes”.

 

Na prática, a análise de cuidados de saúde está sendo usada para melhorar muitas áreas de atendimento clínico, incluindo gerenciamento de pacientes, prevenção de doenças e adesão a protocolos clínicos, para citar alguns. E embora isso possa parecer quase idêntico à informática em saúde, a informática é a aplicação dessas informações.

Os analistas de dados de saúde encontram maneiras de capturar e usar os dados adquiridos pelos sistemas de tecnologia da informação em saúde, dentro do sistema de saúde ou de fontes externas e, em seguida, exibi-los de maneira significativa por meio de gráficos, tabelas, etc., para ajudar a demonstrar como uma organização pode melhorar o atendimento clínico e a tomada de decisões.

Dessa forma, comece a ser proativo com seus dados de saúde e aumente o valor do trabalho da sua organização.

 

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Imagens: Envato

 


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