Atualmente, os sistemas de saúde estão investigando diferentes maneiras de empregar plataformas de big data e Inteligência Artificial (IA) para análise preditiva por meio de novas soluções digitais. Dessa forma, está ocorrendo uma transição do uso simples de dados para analisar eventos passados para a utilização dessas informações com o objetivo de prever de maneira mais confiável o que acontecerá.
A análise preditiva refere-se ao estudo de dados e algoritmos estatísticos com o objetivo de identificar a probabilidade de resultados futuros com base em dados históricos. O propósito é ir além das análises de dados tradicionais da Business Intelligence: a análise preditiva busca, portanto, alcançar uma avaliação mais precisa do que poderá ocorrer no futuro, utilizando tendências e informações existentes para antecipar eventos.
No setor de saúde, a análise preditiva é essencial para medir e agregar dados comportamentais e psicossociais dos pacientes. Ela ajuda a oferecer atendimento personalizado e permite que os sistemas de saúde identifiquem tendências, resultando em melhores estratégias de mercado e assistência.
Qual é a razão para usar a análise preditiva?
A digitalização na saúde gerou muitos dados. A análise preditiva processa essas informações para personalizar o cuidado ao paciente, considerando comportamentos, marcadores genéticos e fatores ambientais, e sugere planos de tratamento eficazes. Modelos computacionais ajudam prestadores de saúde a tomar decisões eficazes, prevendo eventos futuros e identificando oportunidades e riscos. O campo evolui com o aprimoramento dos algoritmos de IA.
Aplicações e benefícios da análise preditiva
Melhores resultados terapêuticos. Os profissionais de saúde podem utilizar a análise preditiva para identificar, por exemplo, os tipos de doenças que os pacientes têm maior probabilidade de desenvolver em um determinado contexto ou ao adotar comportamentos específicos. Dessa forma, quem presta assistência pode intervir de maneira corretiva. Da mesma forma, um aspecto muito importante da análise preditiva é a identificação de pacientes em risco de condições crônicas. Os dados processados pela modelagem preditiva podem ajudar os médicos a se anteciparem aos eventos, oferecendo assistência proativa aos pacientes antes que sua saúde se deteriore.
Cuidados centrados no paciente. A personalização é fundamental nos cuidados centrados no paciente. A análise preditiva tem a capacidade de aprimorar o serviço de saúde ao adaptar os métodos de tratamento às necessidades individuais, antecipando-as. Além disso, oferece um suporte valioso na determinação do melhor percurso para cada paciente, utilizando a análise dos dados disponíveis, orientando assim as instituições sobre as formas mais adequadas de oferecer um serviço específico. Os profissionais de saúde, por sua vez, podem direcionar os pacientes mais receptivos a mudanças de estilo de vida apropriadas por meio de mensagens educativas personalizadas.
Redução de custos. A análise preditiva não apenas melhora a assistência médica, mas também pode diminuir significativamente os custos. Por exemplo, ela pode prever a probabilidade de um paciente faltar a uma consulta. Uma vez identificado, o paciente pode ser lembrado do compromisso ou, através da automação, pode-se encontrar um paciente alternativo disponível de última hora por meio de uma lista de espera virtual, minimizando assim o impacto de faltas. Além disso, previsões mais precisas sobre a duração das internações e as taxas de readmissão permitem que os hospitais evitem penalidades e reduzam as despesas operacionais.
Maior eficiência operacional. Um benefício da análise preditiva é que essas ferramentas podem identificar áreas de melhoria operacional na prestação de assistência, analisando o desempenho da equipe e eventuais ineficiências do sistema que afetam os lucros. Nessa situação, a análise preditiva apoia o processo de tomada de decisão entre as equipes clínicas e administrativas. Além disso, os hospitais frequentemente utilizam a análise preditiva para determinar com mais precisão a duração das internações. Isso possibilita planejar e organizar o pessoal de maneira mais eficiente.
Avaliação de risco. A análise preditiva também é empregada para auxiliar médicos e cirurgiões na avaliação dos riscos associados a terapias medicamentosas ou na análise de custo-benefício de um procedimento, considerando as condições atuais do paciente, seu histórico médico e as prescrições de medicamentos. Além dos profissionais de saúde, as seguradoras frequentemente utilizam a análise preditiva para calcular os índices de risco em transações online, aumentando a segurança cibernética e diminuindo as chances de fraudes em seguros.
Em resumo, à medida que a tecnologia avança, as organizações de saúde precisam se adaptar para aproveitar ao máximo os benefícios dessas ferramentas, ao mesmo tempo em que minimizam possíveis riscos. Uma análise preditiva bem estruturada e a criação de um ecossistema digital estão auxiliando os prestadores de saúde a processar a grande quantidade de informações disponíveis. As soluções geradas podem ajudar os prestadores a aumentar a segurança dos pacientes, melhorar a eficiência operacional e, principalmente, aprimorar os resultados dos pacientes.
