BIG DATA, UM ALIADO RENTÁVEL PARA O SISTEMA DE SAÚDE

A esperança de vida dos cidadãos aumenta a cada ano e também cresce o número de pessoas que padecem de doença crónica. Ambas as realidades estão relacionadas estimando-se que, a nível mundial, há cerca de 150 milhões de pacientes crónicos que aumentarão para 171 milhões em 2030, de acordo com o relatório feito pela RAND Corporation: “Projection of Chronic Illness Prevalence and Cost Inflation”. A falta de adesão aos tratamentos prescritos pelos médicos afecta mais de 50% das patologias crónicas e custa anualmente ao sistema de saúde espanhol mais de 11.250 milhões de euros, segundo a Sociedade Espanhola de Farmácia Hospitalar.

Para abordar este problema da saúde pública, o Observatório de Adesão ao Tratamento reuniu nas suas jornadas anuais entidades da saúde e empresas que estão a implementar iniciativas capazes de contribuir para a melhoria dessa adesão. A GMV apresentou a sua plataforma de telemedicina para doentes crónicos e a de inteligência artificial para minorar a prescrição de tratamentos desnecessários, de testes adicionais, de aumentos de consultas aos profissionais de saúde ou de recurso aos hospitais, o que se poderia evitar se o paciente tomasse a sua medicação com rigor e seguisse as indicações do seu especialista: nos países desenvolvidos, 50% dos doentes crónicos não o fazem.

Tal como comentou Carlos Royo, Director de Desenvolvimento de Negócio, durante a sua intervenção, "a transformação de todo o tipo de dados com informações úteis, recolhidos na história clínica, tem impacto directo na melhoria do atendimento de saúde e consequentemente no bem-estar do cidadão". Os sistemas de Big Data para tomada de decisões não substituirão os sistemas clínicos, uma vez que é a estes que "cabe traduzir para os engenheiros o conhecimento médico a ser convertido em algoritmos", destacou o dirigente que, enquanto médico, já desempenhou esta tarefa ao desenvolver antari, a suite de produtos de telemedicina e controlo epidemiológico da empresa.

Prestações

Aplicação de técnicas Big Data à Saúde, de acordo com o estudo Big Data: "The next frontier for innovation, competition, and productivity" realizado por McKinsey, poderia significar uma poupança capaz de atingir os 250.000 milhões de euros nos sistemas de saúde públicos. De acordo com os especialistas, a utilização da análise maciça de dados, com o fim de estabelecer modelos de actuação preditivos por meio de algoritmos específicos, contribuirá para melhorar o cumprimento terapêutico e, consequentemente, o prognóstico e qualidade de vida dos pacientes.

A obtenção maciça de dados objectivos, recolhidos em vários centros, sobre o cumprimento e não cumprimento terapêutico em patologias concretas, torna possível a configuração de estratégias de actuação para reduzir os índices de negligência nos cuidados de cada um para consigo próprio.

Por sua vez, as análises preditivas que possibilitam os algoritmos das ferramentas de Big Data, procuram uma utilização mais eficiente dos recursos gerando protocolos e procedimentos de actuação que tornem o tratamento mais efectivo. Da mesma forma, contribuem para melhorar as acções terapêuticas, gerando conhecimento específico e qualificado. Com tudo isso, criam-se as condições para dispensar os tratamentos ad hoc individualizados.

O Big Data aplicado à Saúde pode significar poupanças importantes para os sistemas de saúde, não só pelo melhor atendimento mas também pela redução de ineficiências administrativas e clínicas. Significa também uma melhoria global em todos os aspectos relacionados com o atendimento, diagnóstico, logística e gestão de material sanitário.

Conforme assinalou Carlos Royo, ao concluir a sua intervenção, "o Big Data aplicado à Saúde envolve uma mudança de paradigma na prática da Medicina, baseada nos 4 P: Personalizada, Preditiva, Preventiva e Participativa".