Porque saúde e Big Data? Me socorri do expertise do informata Daniel Lanes Pereira, com pós graduação em administração e talento para compreender as necessidade da área da saúde e fornecer informações para o texto que segue. A resposta é clara: a saúde é uma das “indústrias” com a maior quantidade e variedade de dados.. e necessidade de informação. Levando em conta que Big Data é definido por 3Vs (Volume, Variedade e Velocidade), estamos no caminho certo.

Cabe mencionar que um ponto visceral é a qualidade desses dados. Obviamente a falta de confiabilidade é algo que pode gerar desvios de análises importantes e deve ser resolvido imediatamente para que tenhamos uma base de análise para o futuro. Mas temos que falar em quantidade e fontes de dados para analisarmos e criarmos conhecimento.

Imagens: a indústria gera milhares de imagens todos os dias. Tomografias, ressonâncias, raio-X, ultrassom, PET-CT, mamografia, entre tantas outras. Obviamente precisamos de muita capacidade de armazenamento. Mas o ponto importante é que precisamos muita análise em cima disto também. Algoritmos de automação de análise de imagens já são possíveis, acrescentando a possibilidade de correlação com outras dezenas (ou centenas) de informações sobre o paciente. Se bem administrado, pode gerar análises preditivas que serão importantes em uma medicina preventiva ou mesmo para gerar conhecimento. Se um algoritmo tem a capacidade de “visualizar” e “entender” centenas de imagens por dia, com certeza ele formará uma base sólida para previsões futuras.

Prontuários Médicos (digitais, eletrônicos): esta é uma grande fonte de dados e talvez a que tenha uma certa desconfiança quanto ao mesmo. Não vamos entrar em detalhe, já que temos várias versões e visões sendo usadas, mas temos aqui a oportunidade de capturar todo os dados processuais, clínicos e financeiros do paciente. Quem o visitou, quando o visitou, o que prescreveu, quais os exames, remédios e dosagens, sintomas e respostas a medicamentos, quando entrou, quando saiu, quanto tempo ficou, dados básicos, medidas, doenças e assim vai. Realmente aqui temos toda a capacidade de gerar dados que podem ser analisados para uma ação preditiva e preventiva.  Melhor de tudo isto, em um período de tempo, isto é, uma série que poderá ser analisada de forma preventiva. Coloque tudo isto em uma mesma análise com milhares de pacientes e terás padrões que poderão ser usados para prever o que vai acontecer com aquele paciente (pesquisa indutiva. caso queira saber um pouco mais sobre este conceito entre em contato comigo).

Medicamentos: é claro que não podemos esquecer de toda a indústria de medicamentos, pois nela temos grandes pesquisas, dados sobre fórmulas básicas, reações possíveis a cada medicamento, valores, dosagens, especialidades, indicações, etc… Imagine agora que o “Big Data”, vamos chamar assim, como se fosse uma entidade para efeito de exemplo, pudesse auditar e entender que um determinado medicamento receitado não corresponde as doenças as quais ele é indicado, já no momento da prescrição. “Ele” pode ligar um alerta para o médico, enfermeiro ou qq outra pessoa para que seja verificada a medicação correta.

Vamos fazer melhor ainda: imagine agora que este paciente tomou o medicamento X e teve alguns sintomas que serão adicionados no seu prontuário. Em um primeiro momento não podemos ter a certeza que os sintomas e efeitos estão atrelados a este medicamento, mas aí entra o poder do Big Data. Imagine que teremos em alguns meses (ou menos) milhares de casos de medicamentos -> sintomas/efeitos.

Dados demográficos e sociais: vamos sair um pouco de dados da saúde e vamos acrescentar dados tão importantes quanto tipo renda e local de moradia, mostrando acesso a água tratada, luz, esgoto, áreas rurais, metrópoles, consumo de bebidas, fumo etc… Um bom projeto de Big Data….. Eu não há dúvidas que um mapa por região com estas características e as doenças das pessoas que moram em tais regiões seria uma grande análise.

Dados Redes Sociais e Google: claro que não e pode esquecer dos dados das redes sociais e do google. Em uma região com grande pesquisa sobre um assunto, me parece claro que devemos investigar um surto. Pacientes pesquisando sobre algum sintoma, me parece claro que temos que averiguar. O que estão falando sobre os medicamentos, sobre as dores e sobre o atendimento, por que não? Obviamente este dado está mais ligado a saúde pública, em massa, mas nada impede que façamos projetos específicos para grupos controlados, correto ?

Wearables: por fim, não podemos esquecer dos wearables, estes aparelhos, sensores e relógios que estão se tornando febre no mundo todo. Eles geram dados automáticos e a todo momento. Eles podem nos dar informações instantâneas com indicações sobre o estado de saúde do paciente. Eles serão os nossos olhos e ouvidos quando o paciente estiver em casa ou em qualquer outro lugar. Não esqueça destes sensores nos crônicos ou talvez nos mais idosos que necessitem monitoração constante.

Claro que ainda temos dados sobre genes que ainda não estão disponíveis em larga escala mas que logo estarão em nossas bases de dados, inclusive alinhado com estudos clínicos de desfechos.

Claro que temos questões de confiabilidade para trabalhar. Temos questões de ética, segurança e assim por diante.

Agora, fica claro que estas questões não podem prejudicar a inovação e as possibilidades para a área da saúde. Devemos saber trata-las com seriedade, mas também devemos tratar Big Data com muita seriedade. Este é o caminho.

Dito isso, se abrem as oportunidades para economia da saúde que vão desde input com informações de qualidade maior até validação de modelos teóricos. Não é uma questão de “se” … mas de “quando”.