Análise preditiva na área da saúde: 5 casos de uso futuros

Por definição, a análise preditiva é a capacidade de usar dados históricos para prever eventos futuros. Hoje, isso é um divisor de águas em muitos setores, incluindo seguros, marketing e manufatura.

A saúde é outro campo que se beneficia enormemente da adoção de algoritmos de análise preditiva. Durante uma internação, os pacientes compartilham muitas informações com os médicos e os hospitais podem aproveitar esses dados para melhorar os padrões de atendimento, a precisão do diagnóstico e aumentar a velocidade de recuperação.

Neste post, compartilharemos uma lista de soluções promissoras de análise preditiva na área da saúde, descreveremos as vantagens de implementar esses algoritmos e discutiremos os riscos envolvidos no processo.

Análise preditiva na área da saúde: casos de uso mais recentes

Um dos objetivos da adoção da análise preditiva na área da saúde é facilitar a tomada de decisões dos médicos e garantir que eles não assumam total responsabilidade pelos resultados. Oferecer aos profissionais de saúde uma fonte de dados confiáveis ​​elimina a adivinhação quando se trata de fazer chamadas médicas, diminuindo assim a possibilidade de erro humano.

A gama de exemplos de análise preditiva na área da saúde é vasta: desde o monitoramento de pacientes em UTIs até a melhoria da qualidade da telemedicina. Aqui estão os cinco principais casos de uso de alto valor para análise preditiva na área da saúde:

Hoje (dezembro de 2020), as enfermarias de UTI em toda a América estão em plena capacidade. Trabalhar em um ambiente tão extenuante cria mais desafios para os médicos intensivistas e exige uma tomada de decisão rápida e sem erros.

Sem a ajuda da ciência de dados, gerar algoritmos de deterioração do paciente pode ser um desafio – no entanto, os algoritmos preditivos ajudam os médicos a identificar quais pacientes estão em risco de deterioração nos próximos 60 minutos. Ao usar biossensores, os gerentes do hospital podem ajudar os médicos a detectar pequenas alterações na saturação de oxigênio e outras estatísticas, evitando uma maior deterioração da condição do paciente.

Juntamente com as tele-UTIs, o uso de biossensores e análises preditivas ajuda os médicos a combater a pandemia de COVID-19 e melhorar a qualidade dos cuidados intensivos.

Como o poder da análise preditiva é amplamente elogiado online, surge inevitavelmente uma pergunta persistente: “A inteligência artificial poderia ter previsto o surto de COVID?”. A resposta é: realmente aconteceu.

Em 30 de dezembro de 2019, uma empresa canadense BlueDot, que desenvolve projetos de IA, enviou um alerta às instituições governamentais sobre um surto de casos de pneumonia atípica na zona de Wuhan. Nove dias depois, a OMS divulgou um comunicado oficial sobre o surgimento do novo Coronavírus.

Como a BlueDot construiu um sistema para reconhecimento precoce de surtos? A empresa usou dados disponíveis publicamente para identificar padrões e tirar conclusões com base em suas descobertas. Aqui estão os gatilhos que sinalizaram a propagação da pandemia:

• Número de voos internacionais e domésticos em todo o mundo
• Áreas com maior consumo de suprimentos de saúde
• Movimentos de médicos de emergência e profissionais de saúde
• Mudança de sentimentos nas redes sociais
• Padrões de varejo

Além de antecipar o surto de COVID, os algoritmos de análise preditiva foram creditados usando dados pessoais e clínicos dos pacientes para prever surtos de casos de gripe.

Prevenir um surto de casos de COVID, identificando os grupos em risco de contrair a doença e educando-os sobre o autocuidado é outra maneira de aliviar lentamente o fardo da pandemia.

Os sistemas de análise preditiva podem determinar quem, entre residentes urbanos e rurais, está em maior risco de contrair COVID-19 com base nos seguintes pontos:

• Encontrar correlações entre o estado do meio ambiente (taxas de poluição do ar, qualidade da água) e a taxa de crescimento de casos de COVID-19.
• Determinar quais populações são afetadas por fatores que podem aumentar a taxa de internações hospitalares.
• Identificar grupos com condições crônicas pré-existentes e reduzir o risco de exposição ao COVID-19.

Armados com informações baseadas em dados sobre grupos de risco da COVID-19, médicos e funcionários públicos podem se concentrar na prestação de cuidados preventivos que visam manter os pacientes saudáveis, em vez de lidar com as consequências de grupos de alto risco que contraem a doença.

A variedade de casos de uso da análise preditiva na área da saúde vai muito além da tomada de decisões clínicas. Por exemplo, uma das maneiras pelas quais a tecnologia otimiza o gerenciamento do hospital é identificar os primeiros sinais de mau funcionamento do equipamento e permitir que o pessoal substitua ou conserte o maquinário antes que ele quebre e cause tempo de inatividade.

Os gerentes de hospitais podem monitorar o desempenho de scanners de ressonância magnética, ventiladores de oxigênio e scanners de tomografia computadorizada usando sensores. Além disso, os técnicos podem supervisionar as estatísticas do equipamento em tempo real de qualquer local, criando um “gêmeo digital” para todos os scanners.

Essas medidas ajudam a identificar os primeiros sinais de deterioração do equipamento e substituir máquinas defeituosas antes que afetem a produtividade da instituição.

Genética e cuidados neonatais são os campos que são amplamente impactados pela análise preditiva. Os testes genéticos, por exemplo, dependem de algoritmos de previsão para prever a probabilidade de uma doença congênita se manifestar em um feto.

Oferecer dados explícitos sobre o processo de desenvolvimento de um bebê dá aos pais a oportunidade de prevenir a deterioração da saúde de seu futuro filho e permite que eles tomem decisões informadas sobre a interrupção da gravidez.

Com o ritmo em que a análise preditiva e a ciência de dados estão crescendo, estamos nos aproximando de um futuro em que todas as crianças terão “relatórios genéticos” que determinam a probabilidade de serem diagnosticadas de forma clara e precisa com as doenças mais populares.

No futuro, os pais terão uma ideia clara se seu filho está em um grupo de risco para doenças cardíacas, câncer e outras patologias.

Impacto da análise preditiva no atendimento ao paciente

As aplicações de análise preditiva são muito úteis para médicos e gerentes de hospitais. Quando se trata de pacientes, que melhorias de atendimento eles podem antecipar quando os modelos de análise preditiva se tornarem comuns na área da saúde?

Aqui está um resumo das maneiras pelas quais a análise preditiva afeta o atendimento ao paciente:

O desenvolvimento da ciência de dados e da análise preditiva marca a transição do uso de dados pessoais (hemograma, resultados de laboratório, exames) para o uso de dados populacionais (histórico clínico de grandes grupos de pacientes, identificação de padrões em larga escala) para diagnosticar casos individuais. Ter uma maneira de processar conjuntos de dados robustos facilita o diagnóstico precoce e reduz a margem para erros humanos na leitura de varreduras ou na análise de resultados de testes.

A análise preditiva ajuda os médicos a estabelecer as bases para o atendimento personalizado ao paciente. Algoritmos avançados ajudam os médicos a tomar decisões de tratamento com base na história clínica e nas características atitudinais e comportamentais. Garantir que a opção de tratamento escolhida seja a mais econômica e não invasiva para os pacientes ajudará os médicos a manter altos índices de satisfação e construir relacionamentos duradouros com os visitantes de sua instituição.

Ao reunir e analisar pesquisas do Google e postagens de mídia social em uma comunidade, os profissionais de saúde locais podem identificar quais áreas de atendimento as pessoas têm mais dúvidas e perguntas. Esses insights fornecem uma base poderosa para a educação ininterrupta do paciente, permitindo que as equipes de marketing de saúde compartilhem postagens de blog, boletins informativos e outros materiais que abrangem tópicos relevantes para visitantes em potencial. Esse envolvimento contínuo ajuda os pacientes a se sentirem mais confiantes na escolha de um procedimento, bem como mais conscientes sobre sua recuperação. Por outro lado, ao antecipar as perguntas mais frequentes, os gestores das instituições reduzem a carga de trabalho dos serviços de consultoria e apoio.

Há um vínculo estável entre a probabilidade de desenvolver uma infecção pós-operatória e o tempo de internação. É por isso que os médicos de todo o mundo são aconselhados a manter os pacientes internados apenas se precisarem de assistência 24 horas por dia. A análise preditiva ajuda a reduzir a duração média de uma internação hospitalar, reduzindo o risco de infecções pós-operatórias e, com isso, as chances de readmissão. Ele ajuda a identificar os riscos pós-operatórios, escolhe as opções de tratamento menos invasivas e orienta os pacientes para uma recuperação sem complicações assim que saem do hospital.

Os gerentes de hospitais podem contar com análises preditivas para monitorar o histórico de consultas de um paciente e identificar padrões de não comparecimento. Ao combinar os dados demográficos de um visitante, o histórico de atendimento e as características da próxima consulta, os cientistas de dados conseguiram prever com sucesso a probabilidade de um paciente comparecer a um check-up agendado e desenvolver estratégias de contingência para evitar ou lidar com as consequências de não comparecimento .

5 Riscos do uso da análise preditiva na área da saúde

A saúde é um campo onde os erros têm um impacto extremamente alto. A comunidade médica costuma ser conservadora quanto à adoção de tecnologias emergentes – e com razão. Antes que a análise preditiva de saúde se torne comum na área da saúde, médicos, gerentes hospitalares e profissionais jurídicos precisam discutir coletivamente preocupações éticas e de responsabilidade.

No momento, esses são os desafios mais prementes para a integração de big data na área da saúde.

Sobre a tomada de decisão clínica. Numerosos estudos sugerem que, quando providas de uma “rede de segurança”, as pessoas tendem a ser menos diligentes na realização de tarefas cognitivas. Para a saúde, a introdução da análise preditiva pode ser o ponto de partida que incentiva os médicos a serem mais negligentes na tomada de decisões e permitir que façam escolhas mais arriscadas. Fora isso, no momento, o ponto em que um médico pode delegar a tomada de decisão a um computador não está bem definido. Finalmente, há a questão de quem assume a responsabilidade por uma decisão médica fracassada – um cientista de dados, um médico ou ambos.

As conexões humanas têm um papel importante a desempenhar em uma recuperação segura – e é por isso que é impossível supor que os médicos podem ser removidos do atendimento ao paciente e substituídos por inteligência artificial. É por isso que os profissionais de saúde podem confiar em análise preditiva e software de aprendizado de máquina apenas até certo ponto, realizando a maioria das tarefas manualmente para o bem-estar de seus pacientes.

Na maioria dos países, não existem documentos oficiais que regulem o uso de análises preditivas. Até certo ponto, essas tecnologias são autorreguladas por associações de médicos; no entanto, a fim de proteger legalmente tanto os pacientes quanto os responsáveis, regulamentações claras sobre coleta de dados, processamento e tomada de decisões clínicas são vitais.

Uma crescente conscientização sobre o impacto dos dados pessoais tem sido uma das principais tendências entre clientes e consumidores de serviços de saúde. Governos e profissionais médicos precisam encontrar uma maneira de manter grandes conjuntos de dados não divulgados e garantir que os meios de coleta de informações estejam em conformidade com o GDPR e outras legislações ativas.

Enquanto as máquinas são parcialmente responsáveis ​​pela tomada de decisões clínicas, os algoritmos subjacentes são desenvolvidos por humanos. Devido a influências culturais, não estamos imunes a preconceitos – conscientes ou inconscientes. É por isso que confiar em decisões feitas por máquina como 100% objetivo não é uma estratégia inteligente. Em vez disso, médicos e cientistas de dados precisam colaborar para identificar e contornar o viés do algoritmo. Analisar completamente os conjuntos de dados, por exemplo, ajuda a reduzir seu impacto.

5 benefícios de usar a análise preditiva na área da saúde

Assim que a comunidade médica e tecnológica unir forças e encontrar maneiras de resolver questões regulatórias e morais, elas terão acesso a uma ampla gama de oportunidades e serão capazes de transformar e otimizar o setor.

A adoção da análise preditiva é um investimento considerável para os gerentes de instalações de saúde; no entanto, também é de alto rendimento, pois:

• Elimina ou reduz o tempo de inatividade associado a avarias do equipamento;
• Economiza recursos (eletricidade, água, etc.) analisando os dados de consumo e otimizando o uso;
• Otimiza os custos da cadeia de suprimentos analisando padrões de pedidos de suprimentos (por si só, a cadeia de suprimentos é responsável por 30% dos gastos hospitalares); e,
• Reduz o número de não comparecimentos de pacientes.

A análise preditiva na área da saúde não é exceção quando se trata de reconhecer a análise preditiva como a base da inteligência de negócios. Existem muitas maneiras de otimizar e melhorar os processos internos usando modelos de previsão inteligentes, incluindo:

• Avaliar o desempenho da equipe em tempo real;
• Prever aumentos no número de pacientes e contratar mais funcionários de acordo com insights baseados em dados; e,
• Avaliar as competências dos profissionais de saúde recém-integrados e gerenciar o treinamento de médicos.

A análise preditiva é um divisor de águas para as empresas farmacêuticas, onde a eficácia de baixo nível dos medicamentos é um problema que restringe 90% dos produtos farmacêuticos de receberem a aprovação da FDA.

Uma vez adotados, os modelos de previsão ajudarão os profissionais farmacêuticos a avaliar a eficácia de um medicamento antes de entrar em produção, economizando dinheiro e recursos humanos.

A análise preditiva fornece uma ferramenta confiável para auxiliar os médicos, eliminando a pressão de ter que tomar decisões que alteram a vida sem dados para apoiá-las. Assim que os algoritmos de análise de dados forem implementados, os médicos poderão obter uma “segunda opinião” sobre um diagnóstico ou uma leitura de varredura de um computador, garantindo que nenhum detalhe passe despercebido. Como resultado, no momento em que os cuidadores fazem um diagnóstico final, eles podem estar altamente confiantes em suas decisões.

A análise preditiva contribui para a pesquisa de novas maneiras. Por exemplo, em vez de se concentrar em casos individuais, os líderes comunitários também podem prestar atenção à saúde coletiva de uma população – o bem-estar de todo o grupo.

Até agora, há muitos exemplos de pesquisadores usando análises preditivas para obter insights em tempo real sobre a saúde de grandes grupos de pessoas. Por exemplo, a Rede Espanhola de Doenças Raras usa análises preditivas para coletar dados sobre admissões e readmissões psiquiátricas em todo o país e aplicá-las à pesquisa clínica.

Pensamentos finais

A análise preditiva representa uma nova fronteira na área da saúde. Conforme mostrado nos exemplos de análise preditiva de saúde, essa tecnologia já está em um caminho constante para a implementação, auxiliando no gerenciamento da UTI, prevendo surtos virais e analisando a probabilidade de desenvolver condições neonatais.

Assim que os riscos associados à implementação da análise preditiva forem resolvidos, análises preditivas ainda mais poderosas em casos de uso de saúde se abrirão para os profissionais de saúde.

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