Análise Preditiva na Área da Saúde

A área da saúde, como qualquer outro setor hoje em dia, está mudando.

A abundância de dados disponíveis nas mãos de uma organização transforma todo o setor. A forma como as doenças são descobertas, a eficácia do tratamento dos pacientes e até mesmo a forma como os hospitais utilizam seus recursos para que as equipes de atendimento possam coordenar e realizar suas tarefas.

Informações precisas e em tempo real que podem impactar os pacientes são extremamente importantes.

E é aí que as ferramentas de análise de saúde entram em ação.

O uso da análise preditiva na área da saúde ajuda as organizações de saúde, hospitais e médicos a acessar, analisar e processar dados de pacientes para fornecer atendimento de qualidade baseado em dados, diagnósticos precisos e tratamentos personalizados.

O que é análise preditiva na área da saúde?

Análise preditiva é uma disciplina no mundo da análise de dados que depende fortemente de modelagem, mineração de dados, IA e técnicas de aprendizado de máquina. É usado para avaliar dados históricos e em tempo real para fazer previsões sobre o futuro.

A análise preditiva na área da saúde se refere à análise de dados de saúde atuais e históricos que permite que os profissionais de saúde encontrem oportunidades para tomar decisões operacionais e clínicas mais eficazes e eficientes, preveja tendências e até mesmo gerencie a propagação de doenças.

Os dados de saúde são quaisquer dados relacionados às condições de saúde de um indivíduo ou grupo de pessoas e são coletados de registros administrativos e médicos, pesquisas de saúde, registros de doenças e pacientes, conjuntos de dados baseados em sinistros e prontuários eletrônicos. A análise de saúde é uma ferramenta que qualquer pessoa no setor de saúde pode usar e se beneficiar para fornecer atendimento de melhor qualidade – organizações de saúde, hospitais, médicos, psicólogos, farmacêuticos, empresas farmacêuticas e até mesmo partes interessadas na área da saúde.

Uso da análise preditiva na área da saúde

O setor de saúde gera uma quantidade enorme de dados, mas tem dificuldades em converter esses dados em informações úteis para melhorar os resultados dos pacientes. A análise de dados na área da saúde tem como objetivo ser aplicada a todos os aspectos do atendimento ao paciente e da gestão operacional. É usado para investigar métodos de melhoria do atendimento ao paciente, prever surtos de doenças, reduzir os custos do tratamento e muito mais. Em um nível de negócios, com a ajuda da análise, as organizações de saúde podem simplificar as operações internas, aprimorar o uso de seus recursos e melhorar a coordenação e a eficiência das equipes de atendimento.

A capacidade da análise de dados de transformar dados brutos de saúde em informações acionáveis tem um impacto significativo nas seguintes áreas da saúde:

• Pesquisa clínica
• Desenvolvimento de novos tratamentos
• Descoberta de novos medicamentos
• Previsão e prevenção de doenças
• Suporte à decisão clínica
• Diagnóstico mais rápido e preciso de condições médicas
• Altas taxas de sucesso de cirurgias e medicamentos
• Automação de processos administrativos hospitalares
• Cálculo mais preciso das taxas de seguro saúde

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Benefícios da análise preditiva na área da saúde

Com o avanço tecnológico, a análise pode ter um impacto tremendo no setor de saúde. A IA e técnicas de aprendizado de máquina podem usar dados para diagnosticar doenças, determinar o melhor tratamento para cada caso de paciente e muito mais. Aqui estão as maneiras mais importantes pelas quais as organizações de saúde podem se beneficiar da análise preditiva:

Melhoria do atendimento ao paciente

O benefício mais importante que a análise preditiva traz para o setor de saúde é o acesso a todos os tipos de dados – histórico médico, dados demográficos, economia e comorbidades. Todos esses dados fornecem aos médicos e profissionais de saúde informações valiosas que orientam suas decisões. Decisões melhores, mais inteligentes e baseadas em dados levam a uma melhoria geral no atendimento ao paciente.

Por exemplo, a análise preditiva é usada para melhorar os resultados dos pacientes. Ao analisar dados e resultados de pacientes anteriores, algoritmos de aprendizado de máquina podem ser programados para fornecer informações sobre métodos de tratamento que funcionarão melhor para cada paciente.

Tratamentos personalizados

Tradicionalmente, a medicina tem adotado uma abordagem de tamanho único. Os tratamentos e medicamentos têm sido prescritos com base em informações limitadas, baseadas em estatísticas de uma população ampla, em vez de pacientes específicos. No entanto, à medida que os profissionais de saúde podem diagnosticar os pacientes com mais precisão, eles podem determinar o curso de tratamento mais eficaz, adaptado à situação de saúde única do paciente.

Gestão da Saúde Populacional

A análise preditiva não é aplicável apenas no nível individual. As organizações de saúde também podem usá-la para a gestão da saúde populacional. Quando possuem dados sobre as condições dos pacientes, medicamentos e histórico pessoal, a análise pode ser usada para encontrar pacientes semelhantes dentro de um grupo populacional. Também pode ajudar a identificar grupos expostos a um possível surto de doença. Nesse cenário, os profissionais de saúde podem começar a procurar tratamentos imediatamente, o que melhora as chances de sobrevivência das pessoas.

Identificar Pacientes em Risco

A análise preditiva na área da saúde pode prever quais pacientes estão em maior risco e iniciar intervenções precoces para que problemas mais graves possam ser evitados. Por exemplo, pode identificar pacientes com doenças cardiovasculares com a maior probabilidade de hospitalização, com base na idade, doenças crônicas coexistentes e adesão à medicação. As previsões sobre a probabilidade de doenças e doenças crônicas podem ajudar os médicos e as organizações de saúde a fornecerem cuidados de forma proativa, em vez de esperar que os pacientes em risco compareçam a uma consulta de rotina.

Além dos pacientes com doenças crônicas, existem outros grupos de risco, incluindo idosos e pacientes que foram recentemente liberados do hospital após procedimentos invasivos.

Gestão de Doenças Crônicas

As doenças crônicas são as principais causas de morte e incapacidade nos EUA, bem como os principais fatores dos US$ 3,5 trilhões em custos anuais de saúde do país. Cinco doenças crônicas representam 75% dos gastos com saúde: câncer, doenças cardiovasculares, diabetes, obesidade e doenças renais.

A gestão de doenças crônicas depende da capacidade dos profissionais de saúde de prevenir o desenvolvimento dessas doenças e de controlá-las. Gerenciar e prevenir condições crônicas, no entanto, é uma tarefa desafiadora. A análise preditiva pode capacitar os provedores de saúde a tomar decisões informadas e oportunas, com base em fatos, para fornecer tratamentos mais eficazes, reduzindo os custos desses cuidados para os pacientes.

Prever as Necessidades de Manutenção de Equipamentos Antes que Surjam

Em outros setores, como na indústria e telecomunicações, a análise preditiva tem sido usada há muito tempo para identificar as necessidades de manutenção antes que ocorram. O setor de saúde pode se beneficiar do mesmo tipo de prognóstico. Certos componentes das máquinas se desgastam ou se degradam. Por exemplo, ao analisar os dados dos sensores em um aparelho de ressonância magnética, a análise preditiva pode prever falhas e quando um componente precisará ser substituído. Ao saber disso, os hospitais podem agendar a manutenção em um horário em que o aparelho não estiver em uso, minimizando as interrupções no fluxo de trabalho que prejudicam as equipes de atendimento e os pacientes.

Rastreamento e Digitalização da Saúde

A digitalização dos serviços de saúde transforma completamente a forma como os pacientes e os profissionais de saúde interagem uns com os outros. Atualmente, podemos conectar dispositivos ao nosso corpo e rastrear nossa saúde e desempenho físico a qualquer momento em nossos telefones celulares. Por exemplo, os diabéticos podem monitorar o aumento do açúcar no sangue a qualquer momento, sem a necessidade de picadas nos dedos.

Prevenir Erros Humanos

O impacto que os erros humanos podem ter na área da saúde pode ser fatal. Felizmente, ao fornecer informações precisas e em tempo real para orientar as ações dos profissionais de saúde, os dados podem ajudar a identificar erros potenciais e evitar erros fatais.

Detecção de Fraudes

Infelizmente, a fraude na área da saúde é um problema comum. Os esquemas fraudulentos de saúde assumem muitas formas: indivíduos obtendo pílulas subsidiadas ou totalmente cobertas que, na verdade, não são necessárias e, em seguida, vendendo-as no mercado negro para obter lucro; cobrança de um serviço não coberto como um serviço coberto; modificação de registros médicos; relato intencional incorreto de diagnósticos ou procedimentos para maximizar o pagamento; prescrição de tratamento adicional ou desnecessário, etc.

A análise preditiva pode identificar certas anomalias que sinalizam essas ações fraudulentas, ajudando, assim, a detectá-las precocemente.

Reduz os Custos Gerais de Saúde

A análise preditiva também pode ser usada para reduzir os custos de saúde. Pode ser usada para reduzir os custos para os pacientes, diminuindo os cuidados desnecessários e as internações quando não são necessárias, controlando os custos hospitalares de medicamentos e suprimentos e prevendo as necessidades de pessoal do hospital.

Modelagem preditiva na área da saúde

A modelagem preditiva (frequentemente chamada de análise preditiva) é um processo matemático que usa métodos estatísticos, mineração de dados e aprendizado de máquina para identificar padrões nos dados e reconhecer a probabilidade de ocorrência de resultados específicos. O objetivo da modelagem preditiva é responder a esta pergunta: ”O que é mais provável que aconteça no futuro com base no comportamento passado conhecido?”.

O processo de modelagem preditiva envolve a execução de algoritmos em dados para previsão. Como o processo é iterativo, ele treina o modelo que é mais aplicável para o objetivo ou a realização do negócio. O processo de modelagem preditiva passa pelas seguintes etapas de modelagem analítica:

• **Coleta e limpeza de dados:** Ao coletar dados de várias fontes, ele emprega operações de limpeza para remover ruídos, garantindo previsões precisas, extraindo apenas as informações essenciais.
• **Análise de dados:** Antes de começar a construir seu modelo, é essencial primeiro criar um gráfico básico de seus dados e analisá-lo completamente. Compreender o comportamento dos dados e identificar relacionamentos entre as variáveis é crucial. Sem essa compreensão, construir um modelo eficaz se torna um desafio. No entanto, ao investir tempo nisso, você pode aprender muito. Este processo pode oferecer uma clareza significativa em relação ao problema em questão e às soluções potenciais, fornecendo uma base sólida para análises e desenvolvimento de modelos adicionais.
• Construção de um modelo preditivo: Às vezes, os dados se prestam a um algoritmo ou modelo específico. Outras vezes, a melhor abordagem não é tão clara. Ao analisar os dados, execute o maior número possível de algoritmos e compare seus resultados. Identifique os dados de teste e aplique regras de classificação para verificar a eficiência do modelo de classificação em relação aos dados de teste.
• Incorpore o modelo em seus processos de negócios: Para tornar o modelo valioso para sua organização de saúde, você precisa integrá-lo aos processos de sua organização para que ele possa ser usado para ajudar a melhorar o atendimento ao paciente.

A modelagem preditiva na área da saúde ajuda a melhorar o atendimento ao paciente e garantir resultados favoráveis. Ele pode identificar os pacientes de maior risco com problemas de saúde que se beneficiarão mais da intervenção. Além disso, a análise preditiva se aprofunda nas informações de padrões em dados de pacientes internos, a fim de desenvolver campanhas eficazes, prever a segurança do produto e otimizar a dosagem, informar o projeto de ensaios clínicos e muito mais.

Exemplos de análise preditiva na área da saúde

Redução das Taxas de Readmissão Hospitalar

Em 2018, a taxa média de readmissão de adultos atingiu 14%, com 20% deles se referindo a uma de quatro condições: diabetes, insuficiência cardíaca, DPOC e septicemia. Com o uso de dados socioeconômicos, prontuários eletrônicos e análise preditiva, os pacientes com alto risco de readmissão podem ser descobertos, alertados e receberem cuidados médicos adicionais para reduzir as taxas de readmissão.

Pesquisa de Novos Tratamentos

A análise preditiva também pode ser usada de forma eficaz na pesquisa de novos tratamentos. Os algoritmos preditivos podem prever com precisão a resposta de uma pessoa a um medicamento ou plano de tratamento com base em informações genéticas, histórico clínico e outros dados. Isso pode agilizar o processo de pesquisa e reduzir a necessidade de pacientes em grupos.

Seguro de Saúde

Outro uso da análise preditiva na área da saúde é a capacidade de calcular o custo preciso do seguro de saúde para cada indivíduo, com base na idade, sexo, histórico médico, histórico de seguro, hereditariedade, etc. Além disso, a análise preditiva pode ser usada para evitar fraudes em reivindicações de seguro.

A Associação Nacional de Combate a Fraudes em Saúde estima que as perdas financeiras devido a fraudes em saúde variam de 3% a 10% dos fundos gastos com saúde (o que equivale a US$ 300 bilhões). Com a ajuda da análise preditiva, as seguradoras podem desenvolver e treinar algoritmos de aprendizado de máquina para determinar se há alguma intenção maliciosa por trás do caso desde o início, reduzindo, assim, as perdas e evitando futuras tentativas de fraude.

Como usar a análise preditiva na área da saúde com o Reveal

Reveal é software de análise incorporada que ajuda a liberar o poder dos dados em sistemas e conjuntos de dados de saúde com uma solução robusta de análise de dados de saúde. A análise avançada do Reveal fornece às organizações de saúde uma visão contextual e em tempo real de seus dados , auxiliando os profissionais de saúde a fornecerem melhores cuidados, capacitando-os a tomar decisões mais inteligentes e baseadas em dados.Integrado perfeitamente ao

conjunto poderoso de recursos do Reveal que abrange um SDK verdadeiro, capacidade de marca branca , e visualizações interativas, a análise preditiva é uma pedra angular, aproveitando os modelos de aprendizado de máquina provenientes do Azure ML e do Google BigQuery. Ao aproveitar essa sinergia, o Reveal simplifica o processo de análise de dados, capacitando os profissionais de saúde com uma compreensão abrangente e em tempo real dos dados de seus pacientes.O Reveal também vem com muitos outros recursos robustos de análise, incluindo

funcionalidade intuitiva para uma experiência simples de criação de painel, funcionalidade de arrastar e soltar mistura de dados , campos calculados, funções estatísticas,, detalhamento, filtragem interativa de gráficos e muito mais. Também fornecemos vinculação de painéiscom apenas algumas linhas de código. e a opção de criar suas próprias visualizações de dados personalizadas com apenas algumas linhas de código. Com todos esses recursos e funcionalidades, suas equipes e usuários podem obter rapidamente os insights de que precisam para tomar decisões mais rápidas e bem informadas para o crescimento dos negócios. Com a ajuda do painel moderno de saúde e da análise de saúde do Reveal, você pode rastrear e monitorar as métricas dos pacientes, as tendências de diagnóstico e muito mais para obter informações mais profundas sobre a saúde das pessoas e o desempenho do hospital.

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