Quais são as novas tendências da ciência de dados para saúde

Além da melhora de indicadores, o Health Data Science auxilia na otimização de processos

A ciência de dados tem dominado as pesquisas e inovações mundiais. Na saúde não é diferente, seja na medicina preventiva até a gestão de negócios, os dados auxiliam ferramentas a monitorar dados e otimizar informações em prol da administração de clínicas e um atendimento cada dia mais humanizado para os pacientes.

Mas o que é a ciência de dados na saúde?

Conhecida como Health Data Science, a ciência de dados na saúde é capaz de gerar soluções baseadas em dados e na compreensão das problemáticas apresentadas através da coleta de informações. Oriundo da bioestatistica, ciência da computação e saúde, a ciência de dados possibilita insights tanto para cuidados, tratamentos e gestão.

Para que empresas de saúde possam gerenciar o relacionamento com o paciente e ter cada vez mais eficácia com personalização e escala, é necessário utilizar novas tecnologias. Com a ciência de dados é possível fazer uma gestão da jornada do paciente de forma completa, desde a central de relacionamento, até o atendimento clínico.

Quais são as novas tendências da ciência de dados na saúde?

O Business Analytics (BA) e Business Intelligence (BI):

os métodos de BA e Bi já estão sendo utilizados em sistemas de gestão de tecnologia, na saúde elas auxiliam, principalmente, na tomada de decisão assertiva. Através de coleta, armazenamento e análise dos dados, os métodos direcionam a gestão qualificada de uma instituição. Além, da automatização e visualização de informações referentes a pacientes e doenças.

Gestão unificada:

através de uma central de comando da gestão, o objetivo é aglutinar em uma única ferramenta todas as informações para uma gestão médica eficiente. Para isso, é necessário construir uma infraestrutura de tecnologia inteligente e confiável, algumas ferramentas que podem auxiliar este processo: softwares de gestão, analytics, dashboard personalizada, inteligência artificial e muitos mais.

Process Mining:

conhecido como mineração de dados, a mineração de dados é a aplicação da inteligência artificial em processos, tem o intuito de identificar gargalos e entender os maiores erros das instituições, assim como para diagnosticar falhas em projetos. Contudo, sua principal aplicação é em processos mais robustos.

Inteligência na automatização de processos:

muito falasse em tecnologia em processos, isso significa utilizar o que há de mais tecnológico no mercado na gestão de organizações. Como exemplo, Robotic Process Automation (RPA). Através deles, o gestor pode melhorar a eficiência operacional assistencial e de backoffice.

Depois de entender essas novas ferramentas é importante perceber que todas elas corroboram para uma melhora na sua gestão e para o relacionamento com paciente.

Algumas vantagens de aplicar a Ciência de Dados, são:

Redução de desperdícios e custos;
Melhoria nos cuidados dos pacientes;
Pesquisa e desenvolvimento da indústria médica;
Melhoria na transparência dos subsídios governamentais e
Melhoria na monitoração da saúde digital.

Um conteúdo aprofundado sobre o tema você pode ver no Podcast “E se..” uma indicação do site Saúde Business. Episódio 5 - E se... a ciência de dados tomar todas as decisões por você?

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