Estará o setor da saúde preparado para o desafio de Analítica Avançada?

Os serviços de saúde de todo o mundo têm vindo a gerar progressiva e sistematicamente dados de saúde permitindo fazer uma caracterização quer do próprio cidadão, quer da população. 

A analítica avançada, como processo de análise de dados brutos de forma a extrair insights para suporte de tomadas de decisão, aplicada a problemas reais do setor, tem sido vista como solução para as necessidades da área da saúde, pela perceção real da mais-valia dos dados nas tomadas de decisão, perceção essa, muito vincada durante a pandemia de COVID-19. 

Durante este período pandémico, startups e empresas tecnológicas de renome desenvolveram soluções para prever surtos por meio da análise de dados não estruturados de redes sociais e reportagens mediáticas; catalogaram a estrutura de proteínas que poderiam ajudar na propagação do vírus; usaram técnicas de Natural Language Processing (NLP) aplicadas ao COVID-19 Open Research Dataset (CORD-19), analisando artigos académicos para partilha posterior de novos insights, acelerando descobertas médicas e contribuindo para a definição de estratégias políticas. Outras, através de tecnologias de imagem térmica avançada, ajudaram na identificação de temperaturas elevadas em multidões; através da análise de vídeo, obtiveram insights sobre a eficácia das medidas de distanciamento social. Enfim, os exemplos são múltiplos. Todos eles demonstram o impacto significativo que a analítica avançada tem na qualidade de vida das pessoas. No entanto, o setor da saúde enfrentou durante este período, não apenas um importante desafio tecnológico, mas também ético.

Para além da governação do sistema físico, tem-se verificado cada vez mais a necessidade de governação dos dados gerados. Ao longo das últimas décadas foi existindo uma despreocupação generalizada na matéria, resultando em dados redundantes, inconsistentes, pouco estruturados e francamente fragmentados. A interoperabilidade como passo necessário para promover a analítica avançada é crucial e cada vez mais relevante para responder de forma ágil a situações extremas como períodos pandémicos. No entanto, a maioria dos dados de saúde de hoje carece de interoperabilidade devido a bases de dados isoladas, sistemas incompatíveis e softwares privados e públicos largamente desconexos. Desta forma, os dados disponíveis para implementar analítica avançada de forma sistemática tornam-se difíceis de analisar, interpretar e acima de tudo, de generalizar.

No setor da saúde, a aplicação de analítica avançada de forma segura e robusta requer uma utilização e combinação elevada de dados estruturados e não estruturados, o que torna este setor bastante exigente e complexo. Isto acaba por ser um constrangimento no progresso da medicina, pois as tecnologias que dependem desses dados, por exemplo a inteligência artificial, acabam por não atingir a plenitude do seu potencial. 

Necessário é também a medição do impacto pessoal, clínico e ético que a analítica avançada tem no setor, quer na saúde dos cidadãos, quer nas decisões dos profissionais. Medir e explicar este impacto é fundamental, o que leva à necessidade de longos períodos de avaliação e creditação destas soluções.

Certo é, que a analítica avançada é a chave para o próximo salto tecnológico que a medicina necessita, mas estará já o setor da saúde preparado para o desafio?