Big Data em saúde pública: O uso do dados de forma universal

Um formato que promete transformar diagnóstico, tratamentos e consultas no país

O volume e a variedade de dados gerados diariamente na área da saúde, desde registros eletrônicos de pacientes até dados de dispositivos vestíveis, redes sociais e informações ambientais, atingiram uma magnitude que só pode ser gerenciada e analisada por meio do Big Data. Na Saúde Pública, essa tecnologia é uma ferramenta de gestão que também demonstra uma preditiva que transforma a forma como surtos são antecipados, recursos são alocados e, fundamentalmente, como a saúde da população pode ser melhorada.

A aplicação mais vital do Big Data é na vigilância epidemiológica em tempo real. A análise de grandes volumes de dados permite que os profissionais de saúde pública detectem anomalias e padrões muito antes que os métodos tradicionais de notificação consigam:

• Sistemas de Alerta Precoce: Plataformas de Big Data integram informações diversas, como vendas de medicamentos de venda livre (indicando um aumento de gripes ou resfriados), buscas online por sintomas e dados de mobilidade urbana. O aumento atípico em qualquer um desses indicadores pode servir como um alerta precoce para o início de um surto localizado.

• Utilizando algoritmos de Aprendizado de Máquina, é possível prever a trajetória e a intensidade de uma epidemia (com o exemplo da dengue, Zika vírus ou Covid-19). Isso permite que as autoridades sanitárias se preparem com antecedência, mobilizando estoques de vacinas, leitos hospitalares e equipes de saúde para as áreas mais vulneráveis.

  
  

Os sistemas públicos de saúde frequentemente funcionam sob restrições financeiras e sanções, com recursos geralmente escassos a tecnologia pode auxiliar em demandas como:

• Previsão Hospitalar: Ao analisar dados históricos de internações combinados com fatores contextuais (como o clima e o calendário de feriados), os gestores podem prever a necessidade de leitos e de pessoal em diferentes unidades, evitando a superlotação e a escassez de suprimentos essenciais.

• Identificação de desperdícios e estorvos: A análise de Big Data revela onde o sistema está consumindo mais recursos sem gerar o resultado esperado. Isso pode levar a uma reestruturação de processos, entender quais seriam os “gargalos”, e tornar, por exemplo, a uma compra de insumos mais eficiente e melhor distribuída.

• Campanhas de Saúde Direcionadas: A análise de dados demográficos e de perfis de risco permite segmentar a população e direcionar intervenções (como campanhas de vacinação ou programas de prevenção de diabetes) para os grupos que mais precisam, maximizando o impacto de cada investimento.

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O objetivo final do Big Data é melhorar os resultados em saúde para toda a comunidade. Embora a Medicina Personalizada se concentre no indivíduo, o Big Data permite aplicar essa precisão em nível populacional. Ao identificar as características genéticas, ambientais e sociais de subgrupos populacionais, é possível criar políticas de saúde mais eficazes e adaptadas às necessidades específicas de cada comunidade.  Com o Big Data, a efetividade de novas políticas de saúde (como a inclusão de um novo medicamento ou uma nova diretriz de tratamento), pode ser avaliada em tempo real e em larga escala. Se os dados mostrarem que uma política não está gerando os resultados esperados, ela pode ser ajustada ou revogada rapidamente.

REFERÊNCIAS: Prodisa FioCruz, Interprocess, MIT Technology Review, IEC, SCIMAGO INSTITUTIONS RANKINGS