Organizar dados digitais de forma centralizada é o primeiro passo para empresas e instituições de saúde que buscam implantar tecnologias digitais rumo a um modelo preventivo, individualizado e economicamente sustentável de atendimento à saúde.

Todos os dias, hospitais, clínicas, laboratórios e operadoras de planos de saúde registram milhares de informações sobre seus pacientes, obtidas por meio de exames, consultas, prescrições, internações, cirurgias e tratamentos. Imagine o impacto que o uso inteligente dessas informações poderia ter na implantação de um modelo preventivo e individualizado de atendimento à saúde e, consequentemente, na redução de custos para os sistemas público e privado.

Há, no entanto, barreiras ao uso eficiente das informações geradas pelas instituições e empresas do segmento da saúde. Um dos principais obstáculos é que os dados se encontram muito fragmentados, devido à utilização de diversos sistemas, inclusive terceirizados.

Nesse sentido, o acesso aos benefícios da aplicação de tecnologias digitais na área da saúde está condicionado à capacidade de estruturação e maturidade dos dados selecionados por parte das empresas e instituições que reúnem e interpretam esses materiais agregando, assim, valor para o negócio. Mas, como fazer isso?

O caminho passa pelo armazenamento e maturidade dos dados, envolvendo a descrição e disponibilidade do material coletado para os que precisam acessá-lo. Em posse de tais dados, inicia-se a exploração para operacionalizar a transformação destes em informação através de predições e otimizações. Desta forma, há como explorar as potencialidades da Inteligência Artificial (IA), por meio de Machine Learning.

Com algoritmos inteligentes, as máquinas não precisam ser programadas sempre, elas aprendem com interações e sua própria experiência de uso. Elas compilam, armazenam e cruzam dados, atribuem significado às informações, reconhecem padrões, fazem classificações e previsões e, por fim, tomam decisões.

Empregadas ao setor da saúde, IA e Machine Learning permitem predizer, por exemplo, quem tem maior risco de enfartar ou ter uma determinada doença, e estimar em quanto tempo isso pode acontecer. Com essas bases preditivas, podem ser definidos com maior precisão os grupos de indivíduos que têm mais chances de evoluir para quadros ruins de saúde e atuar de maneira preventiva, para não dizer intervencionista.

A Inteligência Artificial já faz parte da realidade de alguns países. Enquanto isso, no Brasil, existe uma vontade de aplicar a IA, mas as empresas ainda precisam construir os alicerces para isso – sendo um deles o Data Lake – e adotar soluções que permitam que o país acompanhe essa tendência.

Ao prevenir ao invés de buscar tratamento para o corpo já doente, as pessoas ganham em bem-estar e qualidade de vida. Já as operadoras de saúde, por exemplo, beneficiam-se de uma gestão de recursos mais eficiente, em um modelo economicamente sustentável, essencial, nos dias de hoje, para a vitalidade do negócio.

Para que o modelo preventivo, individualizado e economicamente sustentável de atendimento à saúde se torne realidade no Brasil, há que se perder o medo de investir nas tecnologias digitais, de ser pioneiro. As empresas precisam ter coragem para começar. Aquelas que tiverem essa coragem estarão à frente, chegarão primeiro. Esse é o grande desafio.