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Análise de dados de saúde durante a pandemia de COVID-19
A análise avançada de dados de saúde desempenhou um papel importante na luta global contra o coronavírus. Ao alavancar dados durante a pandemia, o setor de saúde conseguiu rastrear a propagação da pandemia, monitorar a saúde da população, prever a gravidade da doença e a demanda resultante e fornecer soluções médicas otimizadas ao público.
Estando na vanguarda de uma resposta inteligente e baseada em dados para a crise da saúde, tecnologias de gerenciamento de dados, como data warehousing, tornaram-se ativos importantes para o setor de saúde.
O que é análise de dados de saúde?
A análise de dados de saúde refere-se ao conjunto de processos usados para analisar dados para prever tendências médicas, extrair insights e gerenciar atividades clínicas e operacionais. Os dados de saúde existem em várias formas, como registros eletrônicos de saúde (EHRs), registros médicos (EMRs), prescrições, relatórios de radiologia, reivindicações, etc.
Essas análises são amplamente usadas por diferentes partes interessadas para uma variedade de casos de uso. Aqui estão alguns exemplos:
- Os médicos podem analisar os registros dos pacientes para obter as melhores práticas no tratamento de diferentes doenças.
- Os administradores podem usar dados para prever a demanda por serviços de saúde específicos e otimizar suas operações de acordo.
- As companhias de seguros empregar análises avançadas para avaliar casos de liquidação, rastrear reivindicações existentes, identificar oportunidades e reduzir atos fraudulentos.
- Autoridades de saúde pública e provedores médicos podem empregar análises para rastrear a disseminação geográfica de doenças e projetar respostas personalizadas.
Tipos de Analytics
Existem quatro tipos principais de análises: análises descritivas, diagnósticas, preditivas e prescritivas usadas para dar suporte a esses resultados.
- Análise Descritiva
É o uso de dados históricos para decifrar padrões e tendências. Dados históricos de saúde podem ser analisados para monitorar a propagação de doenças contagiosas por regiões geográficas.
2. Análise de diagnóstico
Como o nome sugere, eles são usados para diagnosticar a causa de um evento relacionado à saúde. Aqui, clínicos e médicos podem determinar a doença em um paciente executando análises de diagnóstico em seus sintomas.
3. Análise Preditiva
A análise preditiva tem tudo a ver com prever resultados futuros, analisando tendências e padrões passados. Ao prever a gravidade de uma doença viral, como o COVID-19, as autoridades de saúde podem tomar medidas preventivas para controlar seus sintomas.
4. Análise Prescritiva
A análise prescritiva utiliza dados clínicos para determinar as ações necessárias para atingir um determinado objetivo. A análise prescritiva de assistência médica pode ajudar a criar uma rota de tratamento ideal, observando todas as condições médicas pré-existentes em um paciente.
do princípio
Aproveitando o Healthcare Analytics durante o Covid-19
As fases agudas do coronavírus aceleraram a necessidade de análise de dados no setor de saúde. Crescendo a uma taxa composta de 29.7% ao ano, o tamanho do mercado de análise de saúde atingiria US $ 70.2 bilhões por 2027.
As autoridades de saúde têm aproveitado os dadosuma coleta de casos de COVID-19 para otimizar sua resposta crítica à pandemia. De acordo com um pesquisa recente dos profissionais de saúde, 88% dos entrevistados relataram um aumento significativo no uso de análises durante a pandemia.
A análise bem-sucedida depende significativamente da presença de um data warehouse (DWH) de saúde robusto. Antes de utilizar os dados, as organizações precisam garantir que eles estejam presentes em um repositório centralizado em um formulário pronto para análise. Um DWH de assistência médica libera dados de as várias fontes isoladas e sistemas transacionais em toda a empresa, tornando-o facilmente acessível.
Portanto, óAssim que os provedores preenchem o data warehouse com dados estruturados e limpos, fica mais fácil analisá-los por meio de relatórios e painéis.
Para montar uma resposta mais robusta à emergência do COVID-19, os profissionais de saúde utilizaram a informática de saúde de várias maneiras.
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Previsões de gravidade da doença
As autoridades de saúde usaram análises preditivas para prever a gravidade do vírus e se antecipar à pandemia. Recentemente, pesquisadores médicos do Monte Sinai desenvolvido um modelo preditivo que prevê a risco de mortalidade em pacientes covid individuais. Da mesma forma, pesquisadores da Cleveland Clinic usaram análise preditiva para revelar a probabilidade de uma pessoa testar positivo para COVID-19.
A modelagem preditiva também foi usada para prever a disseminação do Covid-19 entre as populações. Pesquisadores da Universidade de Chicago projetado um modelo preditivo para prever com precisão a disseminação do COVID-19 e a contagem semanal de casos resultante.
Tais previsões ajudam as autoridades de saúde a tomar medidas preventivas contra o COVID-19. Por exemplo, os médicos podem recomendar o tratamento certo prevendo a gravidade dos sintomas em um paciente. Além disso, ao prever a propagação do vírus, as autoridades podem recomendar medidas de controle preventivo em nível comunitário.
No entanto, uma vez que os dados complexos relativos à saúde estão espalhados por uma miríade de fontes diferentes, é imperativo primeiro armazená-los em um data warehouse e, em seguida, monitorar os dados históricos para tendências e insights. Um data warehouse corporativo (EDW) é necessário para armar ferramentas preditivas com os dados necessários para gerar insights acionáveis. Precisamos de um data warehouse corporativo (EDW) para fornecer ferramentas preditivas com os dados necessários para gerar insights acionáveis.
O próprio ambiente do warehouse mapeia e combina diferentes fontes, eventualmente fornecendo à ferramenta preditiva dados prontos para análise.
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Otimização de recursos de saúde com base na demanda
O rápido aumento no número de casos de COVID-19, especialmente durante as ondas iniciais da pandemia, sobrecarregou hospitais e clínicas. Devido a um fluxo imprevisto de pacientes críticos, as unidades de saúde corriam o risco de ficar sem recursos físicos e humanos. Consequentemente, a análise de dados de saúde apresentou uma solução para otimizar recursos para atender à demanda em rápida mudança.
Em 2020, pesquisadores da Cleveland Clinic usaram a análise de dados para fatores de previsão como volume de pacientes, disponibilidade de cuidados intensivos, dormênciade leitos, disponibilidade de ventiladores, etc. Da mesma forma, uma equipe de pesquisadores da Universidade de Colônia e Bartz & Bartz GmbH desenvolveu um ferramenta chamado BaBSim.Hospital”, que ajuda os hospitais a-prazo capacidade e planejamento de recursos. No caso do COVID-19, ajudou a prever as necessidades de suprimentos médicos e a planejar adequadamente.
A análise de dados na área da saúde tem se mostrado útil para equilibrar recursos de saúde com demandas voláteis de hospitalização. No entanto, para garantir que a análise acompanhe a demanda em constante mudança por recursos de saúde, as organizações precisam de um data warehouse ágil que seja escalável e possa preparar dados quase em tempo real para análise.
Armazéns de dados eletrônicos e sistemas abrangentes de planejamento de recursos empresariais (ERP) encabeçam a lista de desejos dos c-suites de assistência médica, à medida que os hospitais avançam em direção à prestação de cuidados baseada em valor e orientada pela demanda.
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Conscientização Situacional pelo Mapeamento do Movimento Covid
Apesar da novidade do coronavírus, as autoridades de saúde reuniram conhecimento crítico sobre o vírus rastreando seu movimento. A disseminação espacial do vírus, desde seu surto inicial na China até os surtos regionais em outros lugares, mostra como a covid-19 se comporta em diferentes circunstâncias.
Ao monitorar o movimento do vírus e o volume de casos, as organizações de saúde nacionais e globais puderam fornecer assistência médica com base em tendências geográficas.
Por exemplo, Software de informações de saúde do distrito (DHIS2) O pacote COVID-19, da Universidade de Oslo, tem sido usado como plataforma nacional de sistema de informação em saúde para gerenciamento e análise integrados de dados em mais de 70 países. Além de facilitar as atividades de vigilância e resposta à COVID-19, a plataforma funciona como um data warehouse para garantir a análise integrada das populações.
Futuro pós-pandemia da análise de dados de saúde
O advento da pandemia de Covid-19 acelerou claramente a necessidade de análise de dados na área da saúde.
No futuro pós-pandemia, mais organizações de saúde procurarão criar resultados positivos por meio da aplicação eficaz de tecnologias de análise de dados. A tomada de decisões na área da saúde, a prestação de cuidados e o tratamento do paciente verão a análise na área da saúde como uma parte essencial.
O aumento do uso de análises será acompanhado pelo surgimento da saúde fontes de dados de cuidados. Mesmo agora, os sensores em wearables e smartphones modernos estão sendo usados como pontos de dados para coletar importantes dados de saúde.
Além disso,t é imperativo armazenar dados complexos de assistência médica de inúmeras fontes diferentes em um data warehouse e monitorar dados históricos em busca de tendências e insights para armar ferramentas preditivas com os dados necessários para gerar insights acionáveis.
Surgimento de novas plataformas de análise de saúde, como DHIS 2 e SORMA (Vigilância Outbreak Response Management and Analysis System) mostram como a análise seria usada como uma ferramenta crítica para melhorar o atendimento ao paciente.
Gere análises poderosas com Astera Construtor de DW
Ter uma arquitetura de data warehouse robusta é crucial para estabelecer uma plataforma de análise de dados autêntica. Os data warehouses corporativos fornecem ferramentas de análise com uma visão integrada dos dados necessários para realizar análises avançadas.
Astera O DW Builder é uma ferramenta de automação DWH que ajuda a construir data warehouses modernos para análises eficazes. Para facilitar a análise de saúde, Astera O DW Builder pode ser empregado para desenvolver uma arquitetura ágil de gerenciamento de dados que integra várias fontes de dados e oferece uma visão holística dos dados prontos para análise.
Além disso, ele também conecta o data warehouse a ferramentas de análise, como Power BI, Tableau, QlikView, etc., para visualizações e relatórios. Isso permite que os provedores obtenham insights com facilidade e tomem decisões baseadas em análises por meio de uma única plataforma.
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