“Só sei que nada sei”: Big Data em Saúde

Sempre concordei com o paradoxo socrático de que “só sei que nada sei”, reforçado nos dias de hoje, onde temos uma avalanche de informações novas a todo instante. Na saúde o crescimento das bases de conhecimento, como mapeamento do genoma, protocolos assistenciais, medicina baseada em evidências, etc. somado ao uso intensivo de mecanismos de captura de dados, como wearables, proporciona um mar de informações brutas, mas com alto potencial de revolucionar como hoje são tratadas as doenças.

Conceitualmente, estas informações brutas, até ganharem um significado, são apenas dados. Após termos o significado, partimos para a análise e modelagem de uma base de conhecimento, que quando aplicada ao longo do tempo para nos apoiar na decisão, prever, antecipar situações de risco, amplia nossa sabedoria.

No início deste ano, o FDA aprovou o primeiro algoritmo que pode prever mortes repentinas por ataque cardíaco ou falha respiratória, o Visensia Safety Index. Inicialmente, a aplicação será para UTIs, com captura de dados dos monitores.

Se pensarmos na implementação da aplicabilidade deste tipo de recurso, temos dois principais desafios: os dados possuírem a mesma representação, independente da fonte, e a captura por dispositivos.

O primeiro ponto reforça a velha discussão de padronização das informações de saúde, para permitir a criação de um repositório único, independente da fonte, para os dados de saúde do paciente.

O segundo ponto é corroborado por inúmeras experiências sobre a importância de captura das informações dos pacientes a partir de dispositivos, principalmente para sinais vitais. Por exemplo, os registros nos PEPs em hospitais são raramente alimentados com este tipo de informação, caso não haja integração direta com os equipamentos, presentes em UTIs.

Estes dois pontos ajudam a explicar a descontinuidade de iniciativas de registro pessoal de saúde, como Google Health e Microsoft HealthVault, que deveriam receber informações e não dependerem do engajamento do próprio usuário para imputar os dados.

Com isso, “só sei que” tendo mecanismos eficientes de captura de dados e padrão único para representar qualquer fonte de informação, podemos criar grande base de conhecimento e proporcionar um ambiente de saúde com ações mais embasadas, sistematizadas e protocolizadas. Se perguntarem sobre quando se tornará realidade, “nada sei”, mas continuemos trabalhando.

Artigo escrito por Fabrício Avini – CEO do Salux

Matéria publicada na11ª edição da Revista Health-IT.

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