A SAUDE PUBLICA X OPORTUNUDADES

UNIVERSIDADE VEIGA DE ALMEIDA – UVA

Graduação em Arquitetura e Urbanismo

Leonardo José Lemos da Silva - 20221100196

 Ciência de Dados e IA - AV2

Informações da Saúde Pública X Oportunidades contidas em BIG DATA

Termos como big data e ciência de dados cresceram em popularidade nas últimas décadas. Frequentemente relacionado aos desafios de analisar grandes bancos de dados. O propósito dessa pesquisa é combinar teorias e métodos de ciência de dados para a aérea da saúde. Contribuindo para a saúde pública, o ciclo de geração e disseminação de informações de pesquisa e métodos de coleta, extração e visualização de dados em saúde e tecnologias aplicadas ciência de dados será o objetivo mesmo que para essa breve dissertação.

Pode-se perceber que o campo da ciência de dados como ciência apresenta certos sobrepostos às estatísticas. como afirmou Aalst (2016), o campo da ciência de dados tem origem na estatística, a estatística também gerou ou avançou em vários outros campos. Isso é a aparente sobreposição de campos gera discussão sobre a ciência de dados ser um novo campo de estudo. Donoho (2017) tem uma discussão clara sobre o tema.

 Segundo Kitchin o desafio de analisar big data é lidar com riqueza, completude e diversidade, sua dinâmica, desordem e incerteza, e a necessidade de processar dados que ainda não foram processados ou gerados para responder a perguntas específicas (KITCHIN, 2014)

É importante não confundir isso com contextos que envolvem dados de recursos de saúde, por exemplo, a gestão hospitalar pode e deve alavancar plataformas de BI (Business Intelligence) BA (Business Analytics) ou mesmo Big Data para construir informações de processos analíticos e tomada de decisão. Nesse caso, use-se análise de integridade. Que é um conjunto de métodos para analisar grandes quantidades de dados relacionados ao setor de saúde e auxiliar na gestão de cuidados clínicos gerais e recursos de saúde.

Para os gestores de saúde, essa contribuição está na redução do desperdício e na melhoria da qualidade e produtividade dos cuidados de saúde dos beneficiários, sempre de forma sustentável. Tanto a ciência de dados de saúde quanto a análise de saúde usam aplicativos de análise de dados, cujo objetivo é examinar dados brutos para encontrar padrões e tirar conclusões sobre essas informações, aplicando algoritmos ou processos mecânicos para obter informações.

Data Analytics é um campo amplo e existem quatro tipos principais de análise de dados: Descriptive analytics, Diagnostic analytics, Predictive analytics e Prescriptive analytics.

No Brasil, algumas das oportunidades mais imediatas para análise de big data incluem a conexão com bancos de dados mantidos pelo Ministério da Saúde, como o Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (Sinasc), Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), SUS (Sistema Único de Saúde), etc. Além de colaborações entre centros de pesquisa nacionais e internacionais, para desenvolver pesquisas multicêntricas.

Portanto, pode-se concluir que embora a revolução do big data na área da saúde esteja apenas começando, três grandes direções para os próximos anos já podem ser identificadas: medicina de precisão, prontuário eletrônico e Internet das Coisas.

Há consenso de que o maior desafio no uso de big data nos próximos anos será a privacidade. O risco de grandes quantidades de dados confidenciais serem roubados e vazados se tornará cada vez mais real. A solução para esse problema será a conscientização dos cientistas sobre a importância da privacidade e o desenvolvimento de protocolos de segurança cada vez mais rigorosos. Por exemplo, é cada vez mais comum analisar dados apenas em endpoints de acesso restrito. Novas tecnologias para garantir a confidencialidade dos dados, possivelmente usando criptografia, serão cada vez mais incorporadas à pesquisa científica.