Análise Preditiva em Saúde

A saúde, como qualquer outra indústria hoje, está em transformação.

A abundância de dados disponíveis ao alcance de uma organização transforma toda a indústria. A maneira como as doenças são descobertas, quão eficazmente os pacientes são tratados e até mesmo como os hospitais utilizam seus recursos para que as equipes de cuidado possam coordenar e atuar.

Insights precisos em tempo real que podem impactar os pacientes são extremamente importantes.

E é aqui que as ferramentas de análise de saúde entram para ajudar.

Usar análise preditiva em saúde ajuda organizações de saúde, hospitais e médicos a acessar, analisar e processar dados de pacientes para fornecer cuidados de qualidade baseados em dados, diagnóstico preciso e tratamentos personalizados.

O Que É Análise Preditiva em 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 usada para avaliar dados históricos e em tempo real para fazer previsões sobre o futuro.

Análise preditiva em saúde refere-se à análise de dados de saúde atuais e históricos que permite aos profissionais de saúde encontrar oportunidades para tomar decisões operacionais e clínicas mais eficazes e mais eficientes, prever tendências e até mesmo gerenciar a propagação de doenças.

Dados de saúde são quaisquer dados relacionados às condições de saúde de um indivíduo ou de um 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 EHRs. A análise de saúde é uma ferramenta que qualquer pessoa na indústria de saúde pode usar e se beneficiar para fornecer cuidados de melhor qualidade – organizações de saúde, hospitais, médicos, clínicos gerais, psicólogos, farmacêuticos, empresas farmacêuticas e até mesmo stakeholders de saúde.

Uso da Análise Preditiva em Saúde

A indústria de saúde gera uma quantidade tremenda de dados, mas tem dificuldade em converter esses dados em insights úteis para melhorar os resultados dos pacientes. A análise de dados em saúde destina-se a ser aplicada a todos os aspectos do cuidado ao paciente e do gerenciamento de operações. É usada para investigar métodos de melhoria do cuidado ao paciente, previsão de surtos de doenças, redução do custo do tratamento e muito mais. Em um nível empresarial, com a ajuda da análise, as organizações de saúde podem simplificar operações internas, aprimorar a utilização de seus recursos e melhorar a coordenação e a eficiência das equipes de cuidado.

A capacidade da análise de dados de transformar dados brutos de saúde em insights 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 de taxas de seguro de saúde

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Benefícios da Análise Preditiva em Saúde

Com o avanço tecnológico, a análise pode impactar tremendamente a indústria de saúde. IA e técnicas de aprendizado de máquina podem usar dados para diagnosticar doenças, determinar o melhor tratamento para o caso de uso de cada paciente e muito mais. Aqui estão as formas mais importantes pelas quais as organizações de saúde podem se beneficiar da análise preditiva:

Melhoria do Cuidado ao Paciente

O benefício mais importante que a análise preditiva traz para a indústria de saúde é o acesso a todos os tipos de dados – histórico médico, dados demográficos, econômicos e comorbidades. Todos esses dados fornecem aos médicos e profissionais de saúde insights valiosos que guiam suas decisões. Melhores, mais inteligentes e decisões baseadas em dados levam a uma melhoria geral do cuidado ao paciente.

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

Tratamentos Personalizados

Tradicionalmente, a medicina funcionou com uma abordagem única para todos. Tratamentos e medicamentos foram 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 conseguem 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 elas têm dados sobre as condições, medicamentos e histórico pessoal dos pacientes, a análise pode ser usada para encontrar pacientes semelhantes dentro de uma coorte populacional. Também pode ajudar a identificar coortes expostas a um possível surto de doenças. Em tal 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 em saúde pode prever quais pacientes estão em maior risco e iniciar intervenções precoces para que problemas mais profundos 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. Previsões sobre a probabilidade de doenças e doenças crônicas podem ajudar médicos e organizações de saúde a fornecer cuidados proativamente, em vez de esperar que os pacientes em risco venham para um check-up regular.

Além dos pacientes cronicamente doentes, existem outros grupos em risco, incluindo idosos e pacientes que foram recentemente liberados do hospital após manipulações invasivas.

Gerenciamento de Doenças Crônicas

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

O gerenciamento de doenças crônicas depende da capacidade dos profissionais de saúde de prevenir o desenvolvimento dessas doenças e de controlá-las. No entanto, gerenciar e prevenir condições crônicas é uma tarefa desafiadora. A análise preditiva pode capacitar os prestadores de serviços de saúde a tomar decisões informadas e oportunas, baseadas em fatos, para fornecer tratamentos mais eficazes, ao mesmo tempo que reduz os custos desse cuidado para os pacientes.

Prever Necessidades de Manutenção de Equipamentos Antes que Surjam

Em outras indústrias, como manufatura e telecomunicações, a análise preditiva tem sido usada há muito tempo para identificar necessidades de manutenção antes que ocorram. A indústria de saúde pode se beneficiar do mesmo tipo de prognóstico. Certos componentes de máquinas se desgastam ou se degradam. Por exemplo, ao analisar os dados de sensores em uma máquina 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 momento em que a máquina não estiver em uso, minimizando a interrupção do fluxo de trabalho que prejudica tanto as equipes de cuidado quanto os pacientes.

Rastreamento e Digitalização da Saúde

A digitalização dos serviços de saúde transforma completamente a maneira como pacientes e profissionais de saúde interagem entre si. Hoje em dia, podemos anexar dispositivos aos nossos corpos e rastrear nossa saúde e desempenho corporal a qualquer momento a partir de nossos telefones celulares. Por exemplo, 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 poderiam ter na saúde poderia ser fatal. Felizmente, ao fornecer insights precisos em tempo real para guiar as ações dos profissionais médicos, os dados podem ajudar a sinalizar potenciais erros e prevenir erros fatais.

Detecção de Fraudes

Infelizmente, a fraude na saúde é um problema comum. Esquemas fraudulentos de saúde vêm em muitas formas: indivíduos obtendo pílulas prescritas subsidiadas ou totalmente cobertas que na verdade não são necessárias e depois vendendo-as no mercado negro por lucro; faturamento de um serviço não coberto como se fosse coberto; modificação de registros médicos; relato intencionalmente incorreto de diagnósticos ou procedimentos para maximizar o pagamento; prescrição de tratamento adicional ou desnecessário, etc.

A análise preditiva pode identificar certas anormalidades que sinalizam essas ações fraudulentas, ajudando assim a detectá-las desde cedo.

Reduz os Custos Totais de Saúde

A análise preditiva também pode ser usada para reduzir os custos de saúde. Pode ser usada para cortar os custos dos pacientes, reduzindo cuidados hospitalares desnecessários quando não são necessários, controlando os custos hospitalares de medicamentos e suprimentos e prevendo as necessidades de pessoal hospitalar.

Modelagem Preditiva em Saúde

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 chance 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 mais aplicável para o objetivo ou cumprimento 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 ao extrair 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 minuciosamente. Entender o comportamento dos dados e identificar relações entre variáveis é crucial. Sem esse entendimento, construir um modelo eficaz torna-se desafiador. No entanto, ao investir tempo nisso, você pode aprender muito. Este processo pode oferecer clareza significativa sobre o problema em questão e soluções potenciais, fornecendo uma base sólida para análises e desenvolvimento de modelos futuros.
• 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 quantos algoritmos puder e compare seus resultados. Identifique dados de teste e aplique regras de classificação para verificar a eficiência do modelo de classificação em relação aos dados de teste.
• Incorporar 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 possa ser usado para ajudar a melhorar o cuidado ao paciente.

A modelagem preditiva em saúde ajuda a melhorar o cuidado ao paciente e garante resultados favoráveis. Pode identificar os pacientes de maior risco com má saúde que mais se beneficiarão de intervenção. Além disso, a análise preditiva se aprofunda em insights de padrões em dados de internação para desenvolver campanhas eficazes, prever a segurança do produto e otimizar dosagens, informar projetos de ensaios clínicos e muito mais.

Exemplos de Análise Preditiva em Saúde

Redução das Taxas de Readmissão Hospitalar

Em 2018, a taxa média de readmissão de adultos atingiu 14%, sendo 20% delas referenciadas a uma das quatro condições – diabetes, insuficiência cardíaca, DPOC e septicemia. Com o uso de dados socioeconômicos, EHRs e análise preditiva, pacientes com alto risco de readmissão podem ser descobertos, alertados e receber 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 da 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 internação para grupos.

Seguro Saúde

Outro uso da análise preditiva em saúde é a capacidade de calcular o custo preciso do seguro saúde para cada indivíduo específico com base em idade, gênero, histórico médico, histórico de seguro, hereditariedade, etc. Além disso, a análise preditiva pode ser usada para prevenir sinistros de seguro fraudulentos.

A National Healthcare Anti-Fraud Association estima que as perdas financeiras devido a fraudes de saúde variam de 3% a 10% dos fundos gastos em saúde (isso é equivalente a US$ 300 bilhões). Com a ajuda da análise preditiva, as seguradoras podem desenvolver e treinar algoritmos de ML para determinar se há alguma intenção maliciosa por trás do caso desde o início, reduzindo assim as perdas e prevenindo futuras tentativas de fraude.

Como Usar Análise Preditiva em Saúde com Reveal

Reveal é um 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 em tempo real de seus dados, auxiliando os profissionais de saúde a fornecerem um cuidado melhor ao capacitá-los a tomar decisões mais inteligentes e baseadas em dados.

Integrado perfeitamente no poderoso conjunto de recursos do Reveal, abrangendo um verdadeiro SDK, capacidade white label e visualizações interativas, a análise preditiva é um pilar, alavancando modelos de aprendizado de máquina obtidos do Azure ML e 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 construído com muitos outros recursos robustos de análise, incluindo a funcionalidade intuitiva drag-and-drop para uma experiência simples de criação de painel, mistura de dados, campos calculados, funções estatísticas, vinculação de painéis, drill-down, filtragem de gráficos interativos e muito mais. Também fornecemos modelos de painel e a opção de criar suas próprias visualizações de dados personalizadas com apenas algumas linhas de código.

Com a ajuda do painel de controle de saúde moderno e da análise de saúde do Reveal, você pode rastrear e monitorar métricas, tendências de diagnóstico e mais de pacientes para obter insights mais profundos sobre a saúde das pessoas e o desempenho hospitalar.

Se você está interessado em saber mais sobre o Reveal e como ele pode ajudar você a fornecer cuidados de qualidade baseados em dados, diagnóstico preciso e tratamentos personalizados, você pode agendar uma demonstração com um de nossos especialistas em análise ou baixar nosso SDK para testar o produto por conta própria.

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