Tecnologias disruptivas chegam cada vez mais rapidamente para alterar o modo como pensamos, produzimos e trabalhamos, independentemente da área de atuação. Na saúde, não poderia ser diferente. Com o volume de dados produzidos diariamente tanto dentro das instituições quanto por meio de aplicativos e dispositivos – como os wearables –, fica evidente a importância estratégica de não somente coletar e armazenar essas informações, mas também de analisá-las.
Assim, constitui-se o Big Data Analytics, uma ferramenta de apoio que visa melhorar processos dentro de uma empresa por meio de insights acerca de tendências, comportamentos e expectativas. Em entrevista à equipe da Hospitalar, Edson Amaro Jr., responsável pela área de Big Data Analytics do Hospital Israelita Albert Einstein, contou sobre a experiência da instituição com a tecnologia, desde sua idealização no final de 2015 até o começo de sua implementação neste ano. Além disso, também compartilhou alguns dos principais desafios e os planos futuros do Hospital.
Confira:
HOSPITALAR: O que levou o Einstein a adotar essa tecnologia?
EDSON AMARO JR.: A decisão partiu da diretoria durante o planejamento estratégico. Percebeu-se que essa seria uma área importante para o desenvolvimento nos próximos anos e que valeria a pena investir em uma iniciativa que trouxesse a contribuição das novas tecnologias de análise de dados em saúde. Isso não somente para o Hospital, mas também pensando em como o Einstein poderia colaborar com o sistema de saúde do Brasil.
H: Você pode comentar sobre a obtenção de valor em saúde a partir da análise dos dados?
EAJ: A questão de valor em saúde não é uma definição isolada e simples. Primeiro determinamos como são obtidos esses valores e, depois, como podemos utilizar essas avaliações preditivas e prescritivas. O que talvez fazemos de mais diferente é olhar o futuro para formar pessoas que precisam tomar decisões no presente. Isso envolve uma cultura de transformação do pensamento.
Geralmente, grande parte das nossas decisões é baseada no nosso histórico. Isso também acontece com análise de dados, porém, utilizamos ferramentas que podem montar tanto cenários possíveis com certo grau de exatidão quanto alguns modelos preditivos robustos que têm grandes chances de corresponder à realidade. A título de exemplo, essa análise permite alocarmos recursos com base na previsão do número de pessoas que deverão ter complicações a partir de uma doença crônica, como diabetes e hipertensão. Normalmente, esse processo se dá com base no histórico e, obviamente, toda evidência médica que conhecemos. Agora, a tomada de decisão conta com uma ferramenta nova.
Nesse sentido, envolvemos um novo profissional: o cientista de dados. Ele é capaz de usar o Big Data Analytics para dar suporte a uma área de atuação, como quem cuida da saúde e, no caso do nosso Hospital, às frentes de ensino e de pesquisa. Os que cuidam dessas áreas finais é que devem ter a capacidade de utilizar essas ferramentas. Dessa forma, a iniciativa do Einstein busca ajudar na transformação da cultura dos dados da instituição e a influenciar as pessoas a terem maior Digital Literacy, que é a capacidade de utilizar ferramentas com análise baseada em dados, sabendo os prós e contras de cada uma. Queremos fornecer uma experiência de uso para que os colaboradores possam exercer suas atividades com maior precisão e eficiência.
H: Quais são os principais desafios?
EAJ: Percebemos que os desafios são os mesmos dos enfrentados por outras instituições que implementaram a tecnologia. Inicialmente, fizemos visitas a grandes centros nos Estados Unidos para entender quais eram os objetivos de adotar o Big Data Analytics, como eles estavam se organizando, de que forma estavam implementando, quais seriam os ganhos e desafios esperados e quais os problemas e lições aprendidas. Nós aprendemos com o que nos foi dito e seguimos um caminho que pensamos ser um pouco mais ágil em algumas frentes.
No entanto, temos problemas que são presentes em qualquer instituição: a formação do profissional de saúde não inclui ciências exatas. Sendo assim, é necessário pensar o processo de formação desses indivíduos – com bases técnicas, para entender os termos, e práticas – e construir uma linguagem que permita o entendimento dessas novas ferramentas. Precisamos aproximar o cientista de dado de quem vai utilizar essa tecnologia. Para quem trabalha com pesquisa, o processo de aprendizagem se torna um pouco mais fácil. Ainda assim, esses desafios continuarão a existir em instituições que venham a implementar essas tecnologias.
Apesar do Big Data Analytics trabalhar com maior quantidade de dados e relações entre informações, temos a possibilidade de lidar com um nível de complexidade do mundo que antes não éramos capazes. Agora, podemos transformar dados em um universo de conhecimento. Pensando de maneira mais ampla, sempre foi necessário traduzir o que lemos nos livro para sua prática diária. Agora, envolve um tipo de conhecimento diferente.
H: Quais são os planos futuros para o Big Data Analytics no Einstein?
EAJ: No início do processo, tivemos a oportunidade de identificar as questões mais relevantes e trabalhar com as equipes no Hospital, uma vez que estávamos numa fase de preparação, entendimento e conhecimento dos dados. Hoje, passamos para a fase de implementar a tecnologia e trazê-la para a rotina dos colaboradores. Agora que teremos maior capacidade de processar informação e de trabalhar melhor as informações coletadas, temos iniciativas que envolvem conhecimento do uso e a organização dos dados, para que o acesso seja feito de uma maneira diferente e mais exigente.
Outro plano é participar não somente de iniciativas governamentais, mas também de projetos de outros setores da cadeia produtiva de saúde. Queremos continuar a nossa missão de trabalhar em benefício da sociedade brasileira. Essa não é uma iniciativa voltada exclusivamente para as necessidades do Einstein, mas também para a sociedade como um todo.
