O ecossistema de informação está crescendo a um ritmo sem precedentes e tecnologias com capacidades avançadas para rastrear e avaliar essa informação estão se multiplicando. Smartphones, Wearables, Dispositivos médicos conectados. Todas essas inovações aproveitam o poder de transformar os resultados de saúde; todas requerem constante coleta e apresentação de dados para fazê-lo.
Detalhamento de grandes dados na área da saúde
Em um relatório sobre macrodados em saúde da Healthbox, os especialistas compartilharam suas idéias sobre como quebrar o ruído em um ecossistema de saúde com mais dados do que nunca. O relatório observou que o termo “big data” foi originalmente cunhado nos anos 90 para descrever conjuntos de dados que são grandes demais ou complexos para serem tratados por bancos de dados tradicionais.
Segundo James Gaston, diretor sênior de modelos de maturidade na HIMSS, a indústria está prestes a aprender como os macrodados são poderosos no cuidado com a saúde.
“O enorme volume, velocidade e variedade de dados que estão sendo coletados coloca desafios no aproveitamento e na garantia de sua validade para beneficiar tanto a saúde em nível macro da população quanto a micro-medicina de precisão baseada em evidências”, disse o relatório. Em outras palavras, encontrar significado dentro de montanhas de dados é uma tarefa enorme para qualquer indivíduo em qualquer função do sistema de saúde.
É aqui que entra o poder das inovações, como a inteligência artificial (IA). Lily Peng, MD, PhD, gerente de produto do Grupo de Pesquisa de Inteligência Artificial do Google Brain, explicou que enquanto a inteligência humana é mais adequada para integrar um pequeno número de fatores de efeito muito grandes, a IA é particularmente hábil em analisar e identificar padrões em um grande número de pequenos efeitos ou fatores obscuros.
Como grandes dados e inteligência artificial podem colaborar para melhorar a tomada de decisões
A combinação do poder da aprendizagem de máquinas e da inteligência humana para obter informações valiosas de grandes conjuntos de dados exigirá um foco em quatro áreas diferentes, como compartilhado no relatório.
- Eliminação de vieses na coleta de dados
- Reconhecer o conflito inerente entre o anonimato e a especificidade
- Validação significativa e impacto mensurável dos dados coletados
- Compreender as relações de causa e efeito subjacentes
Saiba mais: https://www.himss.org/resources/big-data-healthcare-breaking-through-noise
