Criação de uma estratégia de dados modernos para impulsionar a inovação e melhorar o atendimento ao paciente
Os dados de saúde são uma área em crescimento
| O uso de dados na área da saúde permite a tomada de decisões assertivas e a eficácia dos processos. |
Atualmente, a função dos dados de saúde é extremamente importante para o fornecimento de medicina personalizada. À medida que os dados de saúde crescem e se tornam cada vez mais diversificados, os médicos e radiologistas precisam de acesso fácil a dados que sejam perfeitamente integrados, agregados e visualizados em aplicativos e serviços em todas as modalidades e em seus fluxos de trabalho existentes.
Para viabilizar essa visão , é necessária uma estratégia abrangente de dados que ajude a unificar os dados na nuvem e a usar ferramentas avançadas de análise e aprendizado de máquina para obter insights, acelerar a tomada de decisões e melhorar o atendimento ao paciente. Nesta nota, discutiremos alguns dos principais desafios enfrentados pelas organizações de saúde atualmente e como a tecnologia e a nuvem estão possibilitando a inovação para liberar o potencial dos dados científicos e de saúde.
Segundo Taha Kass-Hout (CMO e Diretor de Machine Learning da AWS) em sua dissertação no HIMSS 2022, é necessário utilizar datasets de diferentes assuntos para misturá-los no treinamento de algoritmos, por exemplo, juntando informações estruturadas e não estruturadas (laboratórios, imagens e genômica), sempre lembrando que os estudos de Machine Learning devem ter muito cuidado com o tratamento de desvios (BIAS).
dos estudos. É necessário prestar atenção especial para que as conclusões e recomendações não afetem o aprendizado subsequente do sistema. Para gerar eficiência operacional, é necessário parar e pensar em fluxos que agreguem valor com o Machine Learning em conjunto com a Inteligência Artificial e, por outro lado, é necessário padronizar, preparar e limpar as informações antes de aplicar um algoritmo (ou vários), pois eles podem produzir resultados errôneos.
Taha Kass-Hout insiste, assim como Vignesh Shetty (GM da Edison AI + Platform GE Healthcare), que é necessário aplicar bem os critérios técnicos estatísticos para poder usar as conclusões matemáticas como válidas, caso contrário, elas não serão. Essa "pureza" do processo matemático foi repetida por vários palestrantes em diferentes palestras.
Um conceito igualmente repetido é o de que a inteligência artificial e o aprendizado de máquina devem ser treinados, usados para comparação e treinados novamente, não é um processo rápido.
Para realizar esse treinamento , é necessário criar um Data Lake para que as informações que ele pode fornecer estejam todas juntas disponíveis para o algoritmo. Se elas estiverem em silos, o resultado ideal não será obtido.
Esses são alguns dos eixos que devem ser levados em conta ao trabalhar com dados de saúde. O gerenciamento das informações, seu processamento e análise são etapas necessárias para que a estratégia seja eficaz e ajude a tomar as melhores decisões.
Na SkyMed, nós o ajudamos a otimizar seus processos aplicando tecnologia e estratégia. Deixe-nos seus dados aqui para agendar uma avaliação com nossos especialistas.
Lembre-se de que, para saber mais e manter-se atualizado com as últimas notícias do mundo da tecnologia e dos negócios, você pode assinar nosso boletim informativo clicando aqui.