Hoje vamos falar sobre o impacto na saúde da Ciência de Dados por meio de um artigo produzido pela nossa Hacker Leticia Alves
O mundo vem evoluindo de uma forma cada vez mais rápida, principalmente no quesito tecnológico.
É só parar para lembrar de 10 anos atrás, onde você estava? Como eram as coisas naquela época ? Tenho certeza que eram bem diferentes de hoje quando olhamos para a tecnologia.
Toda essa evolução tecnológica impacta múltiplos setores, e a saúde não poderia ficar de fora. Dentro dessas tecnologias, algumas vêm chamando atenção, como a Ciência de Dados e a Inteligência Artificial.
Evolução da Tecnologia
Parece ser tudo muito recente, mas a Inteligência artificial foi utilizada pela primeira vez na área da saúde há 50 anos, com o chamado MYCIN, criado na Universidade de Stanford com a intenção de tratar infecções da corrente sanguínea. Mas então por que toda essa atenção a ela justamente agora? A digitalização e o avanço das tecnologias, permitiram a captura e o armazenamento de uma quantidade imensa de dados que jamais tinha sido possível (Figura 1).
Porém, apenas a coleta de dados, seja de prontuários eletrônicos, relógios inteligentes, exames laboratoriais e de imagem, entre outros, não geram automaticamente desfechos melhores no cuidado em saúde. Mas quando analisados e utilizados de forma adequadas, são fontes de insights que podem
transformar o sistema de saúde.
Figura 1: Volume de dados/informações criados, capturados, copiados e consumidos mundialmente de 2010 a 2020, com previsões de 2021 a 2025 (em zettabytes)
*imagem publicada em 2021
Ok, reconheci que há um volume enorme de dados, e que precisam ser utilizado e analisados da forma correta para conseguir trazer algum benefício para o sistema de saúde.
Mas esse conhecimento de como fazer isso não seria apenas necessário para as pessoas da área de tecnologia? Já que eles que aprendem sobre programação e matemática. As pessoas da área da saúde deviam apenas focar no cuidado do paciente. Isso faz sentido?
Insustentabilidade do Sistema de Saúde
Os sistemas de saúde, não só do Brasil, mas do mundo inteiro estão enfrentando diversos desafios com a mudança do perfil populacional ao longo dos anos (Figura 2 e 3).
Essa mudança é baseada no envelhecimento populacional, que não está sendo acompanhada de melhor qualidade de vida; aumento da prevalência das doenças crônicas; e diminuição da força de trabalho por parte dos profissionais da saúde.
E é exatamente aqui que se encontra a oportunidade de usar o poder da Ciência de Dados e Inteligência Artificial, capaz de analisar grande quantidade de dados, transformando eles em informação e consequentemente gerando benefícios tanto para o paciente, quanto para o profissional de saúde, criando soluções para os desafios acima citados.
E ninguém melhor para adquirir esse conhecimento do que aqueles que se encontram dentro do sistema de saúde.
Figura 2: Top 10 causas de mortes no Brasil no ano 2000. Nota-se em azul claro, as causas por doenças crônicas não transmissíveis.
Figura 3: Top 10 causas de mortes no Brasil no ano de 2019. Possível perceber um aumento das mortes causadas pelas doenças crônicas não transmissíveis, em comparação com o ano 2000.
Ciência de Dados e suas Aplicações
Antes de aprofundar sobre as aplicações na Saúde, é preciso entender primeiro o que é Ciência de Dados. Seu objetivo é gerar soluções baseadas em dados por meio das compreensão de problemas reais da área da saúde, empregando o pensamento crítico e a análise para obter conhecimento a partir de dados gerados e coletados.
Ela é a interseção de 3 áreas: Estatística, Ciência da computação e conhecimento sobre o negócio, que nesse caso é a área da saúde.
A Ciência de Dados tem um potencial de impactar significativamente a saúde, e de várias maneiras. Aqui alguns exemplos:
1. Modelagem preditiva: capacidade de construir modelos que preveem a probabilidade de um paciente desenvolver uma doença ou condição específica. Isso pode ajudar os profissionais de saúde a identificar pacientes de alto risco e intervir precocemente para prevenir o aparecimento da doença. A mudança de encarar a saúde forma reativa para proativa.
2. Medicina personalizada: ao analisar grandes quantidades de dados do paciente, os cientistas de dados podem ajudar a identificar padrões e tendências que podem ser usados para criar planos de tratamento individualizados. Isso pode ajudar a melhorar a eficácia do tratamento e reduzir o risco de efeitos colaterais.
3. Análise de imagens médicas: capacidade de análise de exame de imagens como radiografias, tomografias, ressonâncias, permitindo identificação de anomalias, além de ordenar àqueles que possuem uma alteração potencialmente mais grave, sendo atendidos de maneira prioritária.
4. Apoio à decisão clínica: a ciência de dados pode ser usada para desenvolver ferramentas que ajudam os profissionais de saúde a tomar decisões informadas sobre o atendimento ao paciente. Por exemplo, algoritmos de aprendizado de máquina podem ser treinados para analisar os dados do paciente e indicar a probabilidade de uma doença “X” e seu prognóstico.
5. Gestão da saúde da população: analisar dados em nível populacional para identificar padrões e tendências que podem ajudar a criar políticas de saúde pública e melhorar a saúde geral de uma população.
6. Simplificação dos processos administrativos: otimização dos processos administrativos nas organizações de saúde, como simplificar o agendamento de consultas ou reduzir o tempo necessário para processar reivindicações de seguro.
Conclusão
Notadamente, ainda temos muito que evoluir, enfrentando alguns desafios como a qualidade, quantidade e diversidade dos dados, acesso, metodologias do uso dos dados e criação de modelos que irão para produção, entre outros. Mas de nada adianta toda essa evolução, se os profissionais de saúde não adquirirem o conhecimento nesse assunto, para não apenas utilizarem essas novas tecnologias, mas também participarem de maneira ativa da criação delas. O profissional não será substituído pela
inteligência artificial, mas sim por aquele que saiba utilizá-la a seu favor.
Referências
https://www.statista.com/statistics/871513/worldwide-data-created/#:~:text=The total
amount of data,replicated reached a new high.
Livro Ciência de Dados e a Inteligência Artificial na Área da Saúde
Conheça mais sobre a nossa Hacker:
Leticia Alves é médica com atuação em Emergência e especialização em Medicina do Estilo de Vida. Com interesse por tecnologia de longa data, desde a formação prévia durante o Ensino Médio, de Técnico em Automação Industrial. Atualmente, aprofundando em Ciência de Dados e Inteligência Artificial aplicada à Saúde.