Na área da saúde, as respostas são importantes, e a análise diagnóstica ajuda a entregá-las. Ao rastrear padrões e identificar causas raiz, essa abordagem transforma dados complexos em clareza, ajudando os provedores a entender não apenas o que aconteceu, mas por quê.
Desde anotações clínicas e exames de RM até resultados de laboratório e dados de dispositivos vestíveis, os profissionais de saúde estão nadando em informações estruturadas e não estruturadas. A análise diagnóstica os ajuda a entender tudo, não apenas descrevendo o que aconteceu, mas investigando o porquê. Pense nisso como análise de causa raiz de alta tecnologia. Com suporte cada vez maior da AI, a análise diagnóstica revela padrões ocultos e identifica fatores que contribuem para os resultados clínicos. Por exemplo, pode revelar por que um determinado tratamento se mostrou ineficaz para alguns pacientes ou por que as reinternações hospitalares aumentaram no último trimestre.
As técnicas modernas de AI potencializam a análise diagnóstica processando conjuntos de dados vastos e complexos de assistência médica que ninguém consegue lidar sozinho. Algoritmos de aprendizado de máquina podem filtrar terabytes de registros de pacientes, artigos de pesquisa e leituras de sensores para detectar anomalias, isolar padrões e determinar relações causais que, de outra forma, permaneceriam ocultas. Muitos hospitais em todo o mundo já estão usando ferramentas de AI, e pesquisas sugerem que a adoção mais ampla da AI na área da saúde poderia economizar para o setor até US$ 360 bilhões anualmente apenas nos EUA.
Vejamos cinco exemplos que destacam o valor da análise diagnóstica na área da saúde e por que o armazenamento de dados avançado é essencial para capacitá-los.
Cinco exemplos de análise diagnóstica na área da saúde
Do ponto de vista prático, a análise diagnóstica na área da saúde pode ser aplicada a praticamente qualquer aspecto das operações ou do atendimento ao paciente, mas estes são alguns dos principais exemplos:
1. Identificação de padrões de doenças e pistas de diagnóstico precoce
As equipes de assistência médica podem usar a análise diagnóstica para analisar registros eletrônicos de saúde (EHRs, Electronic Health Records), anotações clínicas e dados de saúde pública para revelar causas e pontos em comum entre doenças de pacientes. Ao analisar milhares de registros, um hospital pode determinar que mudanças sutis nos sinais vitais, como uma leve febre associada a uma frequência cardíaca elevada, tendem a preceder a sepse em seus pacientes na unidade de terapia intensiva (UTI), alertando os médicos para intervirem mais cedo.
Em outro cenário, os modelos de aprendizado de máquina podem digerir anos de dados epidemiológicos para explicar por que comunidades específicas experimentam taxas mais altas de doenças. A análise pode levar à descoberta de fatores ambientais ou sociais não identificados anteriormente que contribuem para essas taxas, uma visão que pode ajudar as equipes clínicas a cuidar proativamente de pacientes em risco, melhorando o diagnóstico e o tratamento precoces.
2. Análise do comportamento do paciente e da adesão ao tratamento
Nem todos os resultados da assistência médica dependem exclusivamente de fatores clínicos; o comportamento humano frequentemente desempenha um papel significativo. A análise diagnóstica pode analisar dados demográficos, dados de engajamento e resultados dos pacientes para determinar por que alguns pacientes respondem bem aos planos de tratamento, enquanto outros não respondem. Por exemplo, você pode descobrir por que alguns pacientes não acompanham a terapia domiciliar. Talvez os dados mostrem que os pacientes que vivem sozinhos tendem a desistir facilmente do programa. Ou talvez um fator socioeconômico, como a falta de transporte confiável, seja a causa da perda de consultas de acompanhamento.
A análise dos dados de reabastecimento da farmácia também pode ajudar os profissionais de saúde a rastrear quais pacientes estão tomando seus medicamentos e quais não estão. Estudos mostram que cerca de 50% dos pacientes com doenças crônicas não tomam os medicamentos conforme prescritos. Ao descobrir por que os pacientes não estão aderindo aos medicamentos, seja devido a custos, efeitos colaterais ou confusão sobre como tomá-los, os fornecedores podem intervir com o tipo certo de suporte, como educação do paciente ou assistência financeira. As equipes de TI e gerenciamento de assistência médica de um hospital podem trabalhar juntas para coletar dados de PEPs, sistemas farmacêuticos e pesquisas de pacientes em uma plataforma para que esses problemas possam ser detectados precocemente.
3. Melhoria das operações clínicas e da eficiência
A análise diagnóstica também pode ser uma ferramenta avançada para otimizar as operações de assistência médica. Um exemplo é usar dados para entender por que determinados fluxos de trabalho ou provedores específicos enfrentam atrasos de maneira consistente.
Imagine que você percebe que os procedimentos de um cirurgião sempre parecem ultrapassar o horário programado. Você pode analisar logs de salas de operação, cronogramas de funcionários e dados de complexidade de casos para tentar identificar a causa raiz. Talvez você descubra que o primeiro caso desse cirurgião quase sempre começa atrasado devido a atrasos na preparação, que depois é bola de neve ao longo do dia. (Um estudo recente de 788 cirurgias usou análise de dados para identificar fatores que levaram a atrasos na sala de cirurgia (OR, Operating Room) e horas extras, e descobriu que a coordenação da equipe cirúrgica, como começar no horário, teve um impacto maior nos atrasos do que a experiência individual do cirurgião.)
Os insights derivados da análise de diagnóstico permitem que você tome medidas para corrigir gargalos, como ajustar os níveis de pessoal para ajudar a agilizar o tempo de preparação para que um cirurgião possa permanecer no cronograma. Além da sala de cirurgia, essa abordagem também pode revelar por que os tempos de espera na clínica flutuam ou por que o departamento de imagiologia enfrenta atrasos frequentes. Com o suporte da TI, os administradores do hospital podem analisar os dados para fazer melhorias direcionadas que ajudam o hospital a simplificar as operações, usar os recursos de maneira mais eficaz e, por fim, oferecer atendimento de alta qualidade aos pacientes.
4. Identificação de pacientes em risco e prevenção de complicações
Os profissionais de saúde estão cada vez mais usando análises para identificar quais pacientes correm risco de complicações ou resultados ruins para que possam intervir antes que os problemas surjam. A análise diagnóstica ajuda a responder a perguntas como: Quem é mais vulnerável após a cirurgia e por quê?
Por exemplo, ao analisar dados pós-operatórios, um hospital pode descobrir que pacientes com certos fatores de risco, como idade avançada, quadros clínicos subjacentes ou cirurgias mais longas, têm mais probabilidade de desenvolver infecções ou serem readmitidos. (A pesquisa há muito tempo vincula tempos mais longos de cirurgia a taxas mais altas de complicação, tornando importante entender o que está causando esses atrasos.) Com esses insights, os médicos podem ajustar os planos de tratamento e oferecer monitoramento mais atento para pacientes de alto risco ou explorar técnicas cirúrgicas que reduzem o tempo na sala de cirurgia.
5. Como melhorar a precisão do diagnóstico com AI artificial médica (imagiologia e genômica)
Alguns dos principais avanços na análise diagnóstica vêm da análise orientada por AI de dados clínicos complexos, como imagens médicas e sequências genômicas. Na radiologia, por exemplo, os algoritmos de AI podem analisar milhares de imagens (raios-X, tomografias computadorizadas, ressonâncias magnéticas) para determinar por que determinados achados sutis foram perdidos ou mal interpretados e para ajudar a fazer diagnósticos. Essas ferramentas podem identificar padrões em dados de imagiologia que se correlacionam com doenças, agindo essencialmente como olhos diagnósticos ultraaguçados.
Na prática, a análise de imagens baseada em AI obteve resultados impressionantes: Um estudo relatou que um sistema de AI detecta câncer de pulmão em exames de TC de baixa dose com 94% de precisão, superando a precisão de 88% de uma equipe de radiologistas. Esses sistemas também podem funcionar muito mais rapidamente, reduzindo exponencialmente o tempo de análise de imagens (ou seja, horas de leitura manual realizadas em apenas alguns minutos).
O resumo é que essa abordagem de análise ajuda você a obter respostas diagnósticas para pacientes mais rapidamente, seja sinalizando um tumor em um exame de imagem ou identificando um acidente vascular cerebral em uma TC de emergência. Da mesma forma, no domínio da genômica, a análise avançada ajuda a explicar as causas genéticas da doença. Um exemplo de ponta é o sequenciamento rápido do genoma para recém-nascidos na área de terapia intensiva: A análise orientada por AI agora pode analisar todo o DNA de um bebê e identificar uma mutação causadora de doenças em menos de 24 horas, um processo que costumava levar semanas. Na verdade, ao combinar dados do genoma inteiro com AI, os pesquisadores demonstraram a capacidade de fornecer diagnósticos genéticos para distúrbios raros em um único dia, economizando tempo crítico para o tratamento.
É claro que a análise diagnóstica na área da saúde não está limitada a esses cinco cenários. Ele também é usado para detecção de fraudes em cobrança, previsão de volumes de pacientes, otimização de recursos de pessoal não clínico e muito mais. Mas esses exemplos são alguns dos mais transformadores em termos de atendimento e operações para pacientes.
Saiba mais sobre gerenciamento de dados genômicos e soluções de armazenamento de dados genômicos.
Como o armazenamento avançado de dados pode ajudar os hospitais a aproveitar ao máximo a análise diagnóstica
Os exemplos compartilhados acima têm uma coisa em comum: Elas exigem muito dos dados. O hospital médio gera cerca de 137 terabytes de dados por dia, e esse volume está crescendo quase 50% em relação ao ano anterior. Sejam imagens médicas de alta resolução, sequências de genoma inteiro ou anos de dados de sensores e EHR, as organizações de saúde de hoje estão lidando com conjuntos de dados massivos, diversos e muitas vezes não estruturados. Para extrair insights, esses dados devem ser armazenados com segurança, recuperados rapidamente e mantidos acessíveis por longos períodos para modelos de inteligência AI de tendência e treinamento.
É por isso que muitos hospitais líderes estão investindo em soluções de armazenamento modernas. Eles precisam de plataformas de armazenamento de dados de alto desempenho, escaláveis e seguras, como arrays de armazenamento totalmente flash e ambientes de dados unificados, para dar suporte às suas metas de inteligência AI e análise avançada. O armazenamento flash fornece a velocidade necessária para análise em tempo real, como transmissão de sinais vitais ou acesso a arquivos de RM em segundos. A infraestrutura escalável garante que o desempenho acompanhe conforme os volumes de dados pulam de terabytes para petabytes, especialmente ao treinar modelos de AI em anos de varreduras históricas. Além disso, recursos como criptografia, snapshots e imutabilidade ajudam a proteger informações confidenciais dos pacientes.
Soluções de armazenamento modernas também são essenciais para dar suporte à integração de dados. Os insights de diagnóstico frequentemente surgem ao vincular diversas fontes, como anotações clínicas, resultados de laboratório, imagiologia e dados genômicos, além de identificar padrões entre elas. Uma plataforma de armazenamento unificado reúne essas peças, permitindo que as ferramentas de AI façam (e respondam) perguntas maiores. Por exemplo, os analistas podem conectar imagens de lâminas de patologia com históricos de pacientes para identificar as causas raiz da doença.
O desempenho em tempo real também é importante. As ferramentas de análise preditiva, como sistemas de alerta precoce para sepse, dependem de leituras e gravações contínuas sem atraso. A AI que analisa varreduras em minutos, não em horas, só pode oferecer esse tipo de velocidade se seu sistema de armazenamento também puder acompanhar o ritmo. Com uma base de armazenamento rápida e flexível, sua organização de saúde pode transformar dados brutos e não estruturados em um ativo clínico que alimenta a AI, simplifica as operações e ajuda os provedores a oferecer um melhor atendimento aos pacientes com mais rapidez.
A Pure Storage está redefinindo a experiência de armazenamento de dados de assistência médica com soluções que apoiam o trabalho das organizações de assistência médica com inteligência AI e ferramentas de análise avançada para transformar seus dados em insights valiosos que elevam o atendimento aos pacientes.Saiba mais sobre nossas soluções para o setor de assistência médica.
