Qual a importância do Data Analitycs para a área médica?
O processo de Data Analytics pode parecer uma inovação reservada para a ciência da tecnologia, mas ele também pode trazer uma série de benefícios interessantes para a saúde.
Com a quantidade massiva de dados que são produzidos diariamente, é necessário aplicar práticas que permitam analisar essas informações de maneira estratégica.
Dessa forma, o usuário poderá otimizar seu acesso e compreender os dados com muito mais rapidez, sem precisar filtrá-los manualmente.
E essa tecnologia inteligente de análise não está limitada somente à áreas da tecnologia, mas também se expande para outros nichos, como a medicina.
Entenda como o Data Analytics se relaciona com as rotinas de saúde e veja qual a importância que esse procedimento tem nos atendimentos e diagnósticos profissionais.
O que é Data Analytics?
Data Analytics é um processo de analisar informações para alcançar certo objetivo, realizando um tratamento mais detalhado sobre a estrutura e a base dos dados estudados.
Nesse caso, trata-se de uma estratégia de pesquisa, que visa trabalhar com os arquivos de maneira inteligente, para entender o comportamento dessas informações e dos usuários que as informaram no sistema.
Em um primeiro momento, seu principal objetivo é auxiliar na tomada de decisões de determinada empresa. No entanto, estendendo sua aplicação para áreas como a saúde, o Data Analytics pode ser aplicado em rotinas médicas para promover serviços de maior qualidade.
A sua elaboração pode ser feita de maneira individual ou coletiva, dependendo da complexidade dos dados disponíveis. Assim, se o projeto foi coletivo, a execução de cada fase pode ser responsabilidade de um colaborador distinto, para otimizar o processo.
Dessa forma, permite-se a mineração apropriada das informações, para organizá-las e possibilitar sua análise otimizada.
Ainda, é comum que o Data Analytics se organize na seguinte sequência de etapas:
- Entrada: inicia o projeto estabelecendo os requisitos para coletar os dados;
- Preparação: estabelece os insights utilizados para considerar as informações, ou seja, métricas de comparação;
- Exploração: fase de pesquisa e investigação;
- Enriquecimento: análise dos dados coletados;
- Data Science: ou ciência de dados, consiste em utilizar métodos científicos mais avançados para obter informações mais difíceis de extrair;
- Business Intelligence: aplica dos dados em um software especializado;
- Geração de relatório: reúne os resultados para conferência.
Cada instituição pode aplicar o Data Analytics de maneira que atenda suas necessidades, com uma ou mais fases.
Qual a importância do Data Analytics para a área médica?
Embora o Data Analytics seja uma ferramenta de análise de dados criada para o setor digital, ela também apresenta relevância para a área médica.
Isso porque o segmento de saúde é um dos nichos que mais produzem dados simultaneamente, como:
- informações de pacientes e de profissionais;
- diagnósticos;
- prontuários;
- exames de imagens;
- interação entre colaboradores;
- laudos médicos.
Existe uma quantidade significativa de dados gerados por essa área, e utilizar uma estratégia inteligente de análise é fundamental para encontrar as informações desejadas em um volume tão grande.
Além disso, a tecnologia também apresenta inovações para a saúde, como a possibilidade de integração com plataformas automatizadas e sistemas mais modernos de controle.
Dessa forma, o Data Analytics para a saúde também representa essa interação, permitindo que a área médica continue evoluindo junto de outros nichos, deixando de utilizar recursos ultrapassados e unindo suas rotinas à ferramentas mais avançadas de pesquisa e avaliação.
Ainda, a análise de dados é uma operação recorrente para a medicina, e contar com essa prática colabora para a otimização dos procedimentos e atendimentos.
Data Analytics e Big Data: Quais as principais diferenças?
Entre as práticas de tecnologia, é comum que os usuários confundam práticas do mesmo nicho, como o Data Analytics e o Big Data. No entanto, existem algumas diferenças relevantes entre as duas ferramentas.
A princípio, o Big Data representa um grande volume de dados brutos, sem que exista uma organização das informações. Esse conceito surgiu para atender às necessidades de nomear a quantidade de arquivos gerados nos sistemas digitais.
Dessa forma, ao trabalhar com o Big Data na saúde, por exemplo, é possível encontrar informações relevantes dentro de um volume considerável de dados brutos.
Enquanto isso, o Data Analytics também apresenta o objetivo de analisar dados, mas ele apresenta uma estratégia mais refinada para atingir essa meta. Isso porque também considera outros componentes do dado, como seu histórico e intenção.
Ou seja, essa estratégia de análise estabelece insights, padrões para procurar, e analisa mais do que apenas o dado bruto, como acontece com o Big Data.
Contudo, ambos são estratégias de tratamento de dados, e auxiliam o usuário a encontrar determinadas informações dentro de um volume de arquivos. A principal diferença é como realizam isso, e a complexidade das operações, que é maior no Data Analytics.
Benefícios do Data Analytics
De forma geral, existem vários benefícios que a área da saúde pode ter ao utilizar o Data Analytics em suas rotinas. Confira alguns dos principais e entenda mais sobre essas vantagens:
Decisões mais assertivas
Ter uma base sólida de dados é fundamental para realizar decisões mais assertivas, especialmente na área da saúde.
Por exemplo, profissionais que contam com uma análise mais detalhada das informações em seu sistema podem chegar a um diagnóstico com mais assertividade, oferecendo um tratamento preciso para os pacientes.
Além disso, a gestão de hospitais e clínicas também depende de uma tomada estratégica de decisões, e o Data Analytics pode auxiliar consideravelmente nesse processo.
Redução de custos
Ainda, a prática do Data Analytics também pode oferecer redução de custos nas instituições de saúde, por permitir que os dados sejam reunidos em um único lugar.
Sem a necessidade de manter outros armazenamentos, especialmente físicos, as clínicas podem economizar com manutenção e criação de arquivos para comportar os dados gerados.
Enquanto isso, a integração das informações em uma mesma rede, que possibilita uma análise estratégica, também possibilita a redução de custos com outros sistemas auxiliares, concentrando todos os arquivos necessários em um só lugar.
Posteriormente, a tomada de decisões mais concretas com base nos resultados também traz economias pertinentes para a organização.
Relatórios precisos
Uma das etapas mais importantes do Data Analytics é a geração de relatórios, que reúne todos os resultados encontrados pelos programas.
Nesse caso, a elaboração de documentos precisos é uma consequência positiva do uso dessa estratégia, inclusive sendo realizada pelos próprios softwares.
Com isso, os gestores poderão ter acesso a relatórios completos, enquanto os profissionais de saúde, que também utilizam dessa análise, elaboram diagnósticos e laudos mais precisos, com a ajuda dos programas dessa estratégica.
Como o Data Analytics pode ajudar a medicina?
Além de conhecer os benefícios gerais do Data Analytics, também vale a pena conferir como essa tecnologia pode ajudar na medicina, e entender sua importância especialmente para o setor de saúde:
Prevenção de doenças
Com a ajuda do Data Analytics, é possível avaliar uma grande quantidade de dados e encontrar padrões que auxiliam na prevenção de doenças.
Essa tecnologia se mostra aliada da medicina durante pandemias ou na identificação de sintomas semelhantes para evitar surtos ainda mais contagiosos.
Com um sistema inteligente, é possível separar os dados inseridos no sistema pelos profissionais, por exemplo, e traçar relatórios de prevenção para aplicar em larga escala, possibilitado pela estratégia de análise inteligente.
Laudos mais eficientes
Para os médicos e profissionais, o Data Analytics pode oferecer laudos mais eficientes, pois a avaliação das informações se torna mais completa e detalhada.
Ela não apenas considera o dado bruto, mas seu histórico e motivos que justificam sua inclusão no sistema. Isso pode ajudar os analistas a entenderem melhor a situação do paciente, por exemplo, compondo um laudo concreto e mais detalhado.
Rápidas tomadas de decisões
Finalmente, médicos e profissionais da saúde devem ser capazes de tomar decisões rápidas, mas pautadas em bases concretas, para realizar um serviço eficiente.
E isso é possível com o Data Analytics, que, por meio de sistemas inteligentes, fornece os dados necessários para um atendimento assertivo e ágil.
Dessa forma, não é preciso aguardar longos períodos para identificar determinados traços nas informações dos pacientes, possibilitando diagnósticos otimizados que levam à tomada de decisões mais precisas.
E isso pode ser aplicado de forma individual ou coletiva, oferecendo uma base ainda mais ampla para laudos, tratamentos e medidas de prevenção.
Quando o método de data Analytics pode ser implementado em hospitais?
Em um primeiro momento, o Data Analytics pode ser implementado em clínicas e hospitais que já registram grandes quantidades de informações.
Uma vez que o sistema passa a ser alimentado com um volume significativo de dados, vale a pena considerar o uso dessa tecnologia, especialmente para organizar e acessar cada informação com mais assertividade.
No entanto, se a clínica estiver em crescimento, também pode ser interessante avaliar a implementação do Data Analytics desde o primeiro momento.
Dessa forma, a análise de dados se torna estratégica o quanto antes, permitindo aproveitar todos os benefícios dessa prática já durante a expansão dos serviços, garantindo decisões assertivas, diagnósticos mais ágeis e avaliações mais completas.