Realidade aumentada na intervenção cirúrgica, biossensores para monitoramento de doenças, redes neurais artificiais para diagnóstico preciso: o impacto dos dados no setor de saúde marcou a era da “Saúde 4.0” (ou “4ª Revolução Industrial na Saúde”). Hoje, trabalhar com data analytics é básico para qualquer hospital ou operadora de plano de saúde que zele por eficiência e sustentabilidade financeira.
Contudo, mesmo diante da importância da tecnologia para oferecer melhor qualidade assistencial, redução de custos e governança clínica de excelência, poucas organizações do segmento sabem utilizar corretamente a montanha de dados que passam diariamente por seus sistemas.
Inundadas por índices de sinistralidade, balanços financeiros, registros de prontuários eletrônicos e até informações de dispositivos wearables, muitas instituições acabam simplesmente arquivando dados que deveriam ser analisados de forma a embasar suas decisões.
Hoje você vai saber mais sobre o data analytics e entender como usar corretamente os dados que passam pela sua organização de saúde!
Quando falamos em dados, muitas pessoas confundem os termos big data e data analytics. Contudo, embora complementares, esses conceitos não são sinônimos. Enquanto o primeiro trata do acúmulo de dados, o segundo diz respeito à análise e interpretação desses indicadores.
Portanto, a relevância do data analytics não se refere ao mero volume, mas sim à possibilidade de interrelacionar eletronicamente dados diversos para ampliar perspectivas e ter uma visão sistêmica dos processos.
Os resultados financeiros insatisfatórios de um hospital podem estar diretamente conectados a internações evitáveis pela atenção primária, emergência ou ambulatorização cirúrgica, por exemplo. Para essa constatação, é preciso monitorar minuciosamente procedimentos médicos, dados epidemiológicos, tempo médio de internação e giro de leitos.
Afinal, pacientes internados por eventos adversos, isto é, complicações não previstas no curso assistencial, representam redução da oferta de vagas, mais risco à segurança do paciente e maior custo à operadora (em caso de paciente conveniado). Ou seja, onde não há mineração de dados, todos perdem.
Antigamente, governos, hospitais, clínicas e operadoras lidavam com inúmeros sistemas diferentes, geralmente locais e sem qualquer integração. Isso produzia uma lacuna entre departamentos, resultando em uma visão dissonante das equipes sobre fenômenos clínicos e movimentos de mercado.
Com o surgimento das plataformas em nuvem, comercializadas sob o modelo SaaS (Software como Serviço), sistemas de ponta passaram a ser oferecidos pela Internet, reduzindo custos com hardware, ampliando a acessibilidade dos dados e, principalmente, integrando informações.
Hoje, já existem plataformas de governança clínica especialmente desenvolvidas para o setor de saúde brasileiro, capazes de coletar dados de fontes diversas por APIs (interfaces que possibilitam a integração entre softwares e, consequentemente, a gestão por data analytics).
Na prática, organizações que dispõem dessa solução de ponta conseguem padronizar os protocolos de atendimento, entender os desvios em cada abordagem, além de melhorar a eficiência do uso do leito, maximizando a capacidade hospitalar sem necessidade de investimento em estrutura física.
Além disso, a mensuração da qualidade assistencial abre as portas para modernizar a forma de pagamento das equipes, do problemático fee-for-service, por exemplo, para um modelo remuneratório baseado em valor, no qual todos os interessados ganham com as economias geradas a partir da eficiência e melhoria da assistência.
O uso da Inteligência Artificial no tratamento de dados de saúde otimiza a gestão, tornando as organizações (públicas ou privadas) muito mais eficientes. Alguns dos efeitos de lidar com data analytics são:
É importante lembrar que, se por um lado, a atuação baseada em dados é condição básica para garantir a qualidade do serviço prestado e a sustentabilidade financeira da instituição, por outro, a existência de terabytes de informações armazenadas e dezenas de dispositivos interconectados exige atenção à privacidade e segurança dos dados dos pacientes. E isso passa pelo respeito à LGPD.
A Lei Geral de Proteção de Dados (Lei nº 13.709/2018) trata com ainda mais rigor o compartilhamento de dados confidenciais. Um exemplo é que, a partir de agora, a transmissão de informações entre hospitais e operadoras de planos de saúde somente pode ser feita com o explícito consentimento do paciente, e sempre mediante criptografia.
Outra questão importante é a necessidade de utilizar plataformas com recursos avançados relacionados à segurança da informação. Isso ajuda a mitigar os riscos de vazamentos, que podem gerar prejuízos financeiros volumosos e impactar a imagem da empresa de forma irreversível.
O passo decisivo para quem quer prover inteligência digital à sua empresa é implementar uma solução baseada em data analytics que seja capaz de integrar sistemas, agregar dados e converter informações dispersas em insights poderosos para a tomada de decisão.
Uma solução de governança clínica e entrega de valor em saúde, como o Analytics DRG Brasil, ajuda a identificar oportunidades de intervenção para aprimoramento dos modelos assistenciais e remuneratórios. E isso traz muitas transformações.
Desenvolvida por especialistas em gestão de saúde, a ferramenta revela o perfil epidemiológico da região-alvo a partir do conjunto de atendimentos, o nível de eficiência do uso dos leitos, as viabilidades econômicas não percebidas, os indicadores de entrega de valor em saúde, entre outras informações estratégicas. Com isso:
Em resumo, uma boa plataforma para gestão de dados promove uma real entrega de valor aos pacientes. Isso é assistência de excelência na era da Saúde 4.0.
Quer saber mais sobre data analytics no setor de saúde? Então continue conosco e descubra agora como fazer a gestão dos dados de uma instituição na plataforma Valor Saúde Brasil!
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