Data Lakes em Saúde: entenda o impacto na análise de dados

Em primeiro lugar, vamos entender o que é um Data Lake. O que são Data Lakes e como são usados ​​para análises de Big Data? Para fazer um projeto de Big Data ter sucesso, você precisa de pelo menos duas coisas: saber quais dados acionáveis ​​(combinados) você precisa para os resultados desejados e obter os dados certos para analisar e aproveitar a fim de atingir esses resultados. 

 Isso parece óbvio. No entanto, como você sabe, temos cada vez mais dados provenientes de cada vez mais fontes e em cada vez mais formas e formatos. Big Data, de fato. Como você também conhece este volume de dados, nem a variedade e assim por diante estão prestes a diminuir em breve. Bem, pelo contrário. 

Um Data Lake é um lugar para colocar todos os dados que as empresas (podem) queiram coletar, armazenar, analisar e transformar em insights e ações, incluindo dados estruturados, semiestruturados e não estruturados 

O que é um Data Lake de saúde?

Essencialmente, um Data Lake é um repositório que armazena um grande e variado volume de dados, estruturados e não estruturados, de diversas fontes. Não há hierarquia ou organização – os dados são armazenados em sua forma mais bruta – não são processados ou analisados. O objetivo é manter na organização dados que podem ser estrategicamente úteis, em algum momento. 

As organizações de saúde podem puxar grandes quantidades de dados – estruturados, semiestruturados e não estruturados – em tempo real em um Data Lake, de qualquer lugar. Os dados podem ser gerados por diversas atividades dentro da instituição de saúde, desde fila de atendimento a resultados de exames, passando por processos operacionais. 

Tradicionalmente, os dados residem em silos em toda a organização e no ecossistema no qual opera (dados externos). Isso é um desafio: você não pode combinar os dados certos para ter sucesso em um projeto de Big Data se esses dados estiverem um pouco em todos os lugares dentro e fora da nuvem. 

Data Lakes levam a análise de saúde ao próximo nível

Na parte operacional, o profissional de informações de saúde monitora consistentemente a codificação, a documentação e a qualidade dos dados para garantir o reembolso e a conformidade com os padrões de saúde. À medida que os custos de saúde aumentam, as necessidades do consumidor aumentam e é importante para o Setor de saúde avaliar as tendências e desenvolver sistemas de atendimento que sejam eficazes e eficientes, além de acessíveis para o paciente e o provedor. Dados de qualidade e informações precisas são essenciais para a tomada de decisões, e a diligência do profissional da informação em saúde em garantir isso é crítica para o futuro do provedor de saúde. 

Hoje em dia, as organizações de saúde são ricas em dados de pacientes, mas como podem ter certeza de que estão obtendo o melhor valor deles? 

Com a transição para o atendimento baseado em valor, fazer o melhor uso dos dados para aumentar a satisfação do paciente é a prioridade dos líderes de saúde em todos os lugares.  

Essa é uma das vantagens do Data Lake: uma arquitetura que pode ajudar os provedores a armazenar, compartilhar e usar o prontuário eletrônico e outros dados do paciente. Confira como o Data Lake permite otimizar a coleta e análise de dados: 

  • Colaboração 

 A coleta de dados de saúde gerados por uma variedade de fontes incentiva a comunicação eficiente entre médicos e pacientes e aumenta a qualidade geral do atendimento ao paciente, fornecendo percepções mais profundas sobre condições específicas.  

  • Decisões informadas para melhorar a qualidade 

Os dados gerados podem permitir que a equipe tome decisões mais assertivas, levando a uma melhoria da qualidade do setor em geral. As organizações ainda sofrem com a falta de informações mais significativas para entender quais são as necessidades de seus pacientes. As tecnologias avançadas permitem que os profissionais examinem os indivíduos remotamente, fornecendo-lhes o cuidado que merecem. Pesquisas e análises aprofundadas facilitarão a definição dos problemas e fontes mais eficientes que requerem modificação ou melhoria. 

  • Imagem mais ampla com dados agregados 

Algumas organizações ainda mantêm os dados separadamente, usando vários repositórios. Em vez disso, eles devem criar um sistema de origem abrangente para obter acesso total aos insights e avaliar seu desempenho em um nível macro. 

  • Desempenho superior da instalação médica 

Devemos observar que o Setor de saúde envolve não apenas provedores e médicos, mas também terceiros, como seguradoras, registros etc. Dados seguros e significativos são uma boa oportunidade para as organizações economizarem. Tudo o que eles precisam é representar suas instalações de saúde de uma forma mais precisa, usando ferramentas de coleta de dados e métodos avançados. 

Data Lakes são projetados para análises de Big Data para ações em tempo real baseadas em análises em tempo real, adequados para aproveitar grandes quantidades de dados de maneira consistente com algoritmos para conduzir análises (em tempo real) com dados rápidos. 

Ao final, o que temos é a combinação e convergência de dados: estruturados e não estruturados em um Data Lake, um benefício que mais ou menos já mencionamos é a possibilidade de adquirir, combinar, integrar e convergir todos os tipos de dados, independentemente das fontes e do formato.