“O Health Analytics é o diário de bordo da indústria da saúde do futuro”.
A frase acima, destacada em um artigo publicado no MIT Technology Review Brasil, reflete muito bem o cenário que vivemos atualmente neste setor, em que a expertise por mais indispensável que seja, não é mais o único fator demandado por este mercado frente a um cuidado cada vez melhor com a população.
Historicamente essa indústria é complexa e desafiadora. Não à toa, sempre é pressionada pela otimização de resultados, o que impulsiona buscas incansáveis por inovações que tragam essa maior qualidade de vida.
Diante desta demanda constante por um futuro em que cada decisão na área é informada por dados precisos e insights preditivos, o Health Analytics vem emergindo não apenas como uma ferramenta promissora, mas como um pilar fundamental para a transformação do setor.
Muito mais do que apenas incentivar a coleta de informações do mercado e pacientes, essa é uma mentalidade que propõe extrair inteligência a partir de um volume massivo de dados, capacitando os membros da equipe a tomarem decisões mais assertivas, prever tendências, identificar riscos, elevar a qualidade do atendimento e a eficiência operacional.
Com ele, este mar de informações desconectadas se transforma em insights que gerem valor, favorecendo todo o planejamento e consolidação dessas empresas, de forma que se tornem mais eficientes, competitivas e sustentáveis.
O que é Health Analytics?
O Health Analytics, ou análise de dados na indústria da saúde, é uma disciplina que incentiva a utilização de tecnologias avançadas e metodologias analíticas para coletar, processar e interpretar grandes volumes de dados gerados por essas empresas.
Seu principal objetivo é extrair insights valiosos que podem ser usados para otimizar processos, melhorar a qualidade do atendimento, reduzir custos, impulsionar a pesquisa e personalizar tratamentos, transformando dados brutos em conhecimento acionável.
Ele vai muito além de, simplesmente, gerar relatórios, explorando técnicas analíticas que permitam que esses profissionais tomem decisões mais informadas e estratégicas, aprimorando, cada vez mais, os serviços da indústria da saúde.
Em sua essência, o Health Analytics combina a ciência e análise de dados, aplicando técnicas estatísticas, algoritmos de aprendizado de máquina (Machine Learning) e inteligência artificial (IA) para encontrar padrões, tendências e correlações.
Junto a isso, utiliza uma infraestrutura robusta de Big Data e computação em nuvem que suporte e favoreça o armazenamento, processamento e gerenciamento desse volume de informações, cujos resultados serão interpretados por especialistas que entendem o contexto da saúde, garantindo que os insights sejam relevantes e aplicáveis.
Segundo relatórios da Fortune Business Insights, estima-se que este mercado de Health Analytics atinja cerca de US$ 145.81 bilhões até 2032, o que comprova a importância de estar presente nessas organizações.
Quais as vantagens do Health Analytics para a indústria da saúde?
O Health Analytics oferece uma série de vantagens para a indústria da saúde, impactando desde a gestão operacional, até sua melhor consolidação, qualidade e personalização do atendimento ao paciente.
Afinal, ao transformar um volume massivo de dados em insights acionáveis, ele permite que essas empresas operem de forma mais inteligente, eficiente e centrada em cada pessoa. Entenda melhor esses benefícios abaixo:
- Melhoria na qualidade do atendimento ao cliente
Ao processar grandes volumes de dados de exames, imagens e prontuários, seus algoritmos auxiliam médicos a identificar padrões e anomalias, levando a diagnósticos mais rápidos e precisos.
Com isso, além de identificar, antecipadamente, pacientes que possam desenvolver uma série de doenças ou complicações, permite intervenções precoces, programas de prevenção direcionados e acompanhamento proativo, evitando a progressão dessas condições e reduzindo a necessidade de tratamentos mais invasivos e caros no futuro.
Esse monitoramento do Health Analytics não só reduzirá, significativamente, as chances de erros médicos, como também elevará a qualidade do atendimento e tratamento a cada cliente, criando planos de cuidado mais personalizados, eficazes e com menos efeitos colaterais.
- Melhor planejamento estratégico e gestão
É a partir dessa análise de dados que as empresas do setor poderão desenvolver um melhor planejamento estratégico que alavanque sua gestão e, consequentemente, os resultados a serem conquistados.
Isso porque ele fornecerá uma compreensão bem mais aprofundada de questões como as necessidades da população, tendências de doenças, demanda por serviços e posicionamento da concorrência, auxiliando na expansão de serviços, abertura de novas unidades ou decisões de fusões e aquisições.
Com essas informações em mãos, também terão a oportunidade de definir prioridades de investimento, otimizar portfólios de serviços e identificar novas oportunidades de receita com base em dados concretos, mitigando riscos financeiros e gerenciando, com maior êxito, todas as suas operações.
- Eficiência operacional
Através dessa análise de padrões, o Health Analytics consegue identificar gargalos, redundâncias e ineficiências em processos operacionais como agendamentos, gestão de leitos e cadeia de suprimentos, permitindo a otimização e a redução de gastos desnecessários.
A indústria da saúde consegue melhorar, com isso, toda a sua gestão de recursos, tendo uma alocação mais inteligente e otimizada que evite a subutilização ou escassez e possibilite a disponibilidade de materiais críticos a todo o momento.
Segundo dados da Datavant, como prova disso, o uso mais inteligente de big data pode eliminar de 50% a 75% dos custos desnecessários com saúde.
- Melhor consolidação
A consolidação dessas empresas, seja por meio de fusões, aquisições ou formação de grandes redes, é uma tendência global impulsionada pela busca por eficiência, sustentabilidade e melhoria da qualidade de atendimento ao cliente.
Quando essa consolidação é apoiada e guiada pelo Health Analytics, seus benefícios são exponencialmente amplificados, transformando a maneira como os serviços de saúde são planejados, entregues e gerenciados.
Na prática, como exemplo, é possível mapear e identificar, com precisão, onde existem sobreposições de serviços, equipamentos ociosos, ou equipes em duplicidade, eliminando gastos desnecessários.
Ou, ainda, analisar o histórico de compras de cada unidade, identificando os itens mais consumidos e os fornecedores que oferecem as melhores condições. Essa inteligência de dados fortalece o poder de negociação, permitindo a obtenção de descontos significativos em medicamentos, suprimentos médicos e tecnologia de ponta.
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Inovação e pesquisa
Inovar não é uma opção, mas uma necessidade do mercado. Especialmente, quando falamos da saúde mundial, visando o desenvolvimento de técnicas, procedimentos e medicamentos cada vez melhores à qualidade de vida da população.
No Brasil, como exemplo, instituições como BNDES, Butantan e Finep estão investindo em startups de saúde, destinando, pelo menos, R$ 200 milhões para micro, pequenas e médias empresas inovadoras na área.
Os motivos disso são nítidos: algoritmos avançados podem descobrir novas correlações entre diferentes fatores como dados genéticos, ambientais e hábitos de vida, ao desenvolvimento de doenças, impulsionando a pesquisa e o desenvolvimento de medicamentos mais eficazes.
Insights baseados em dados reais podem inspirar a criação de novos serviços de saúde digitais, aplicativos de monitoramento ou programas de bem-estar personalizados.
Quais os desafios de implementar o Health Analytics na indústria da saúde?
A implementação do Health Analytics na indústria da saúde, mesmo sendo uma tendência em constante crescimento, ainda enfrenta uma série de desafios complexos que podem dificultar sua adoção e maximizar seus benefícios, incluindo aspectos técnicos, organizacionais, culturais e regulatórios.
Entenda melhor abaixo:
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Qualidade dos dados
É muito comum que os dados das empresas deste setor acabem se dispersando dentre diversos sistemas internos utilizados, em uma falta de estruturação que eleva os riscos de fragmentação e perda de qualidade.
E, todos sabemos que informações inconsistentes, imprecisas ou desatualizadas são um grande obstáculo para a gestão corporativa, abrindo margem para comprometer a confiabilidade das análises dos pacientes.
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Integração de sistemas
Muitas instituições de saúde ainda utilizam sistemas antigos e desatualizados que não foram projetados para integração ou lidar com grandes volumes de dados de forma analítica.
Para dificultar ainda mais, muitos consideram que a substituição ou modernização desses sistemas é cara e complexa, o que acaba prejudicando essa integração e, consequentemente, a troca de informações de forma significativa.
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Privacidade, segurança e regulamentação
Os dados da indústria da saúde são extremamente sensíveis e pessoais, o que exige dessas empresas medidas rigorosas que garantam essa segurança e privacidade. Afinal, o risco de vazamentos ou uso indevido é alto, e pode ter sérias consequências legais e de reputação.
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Resistência a mudanças
Mesmo diante de tantos avanços tecnológicos, ainda existem muitas empresas que não possuem uma cultura organizacional voltada a dados, onde as decisões são baseadas em evidências analíticas.
Isso acaba fazendo com que muitos médicos e profissionais da área possam resistir à adoção de novas tecnologias e processos, seja por falta de familiaridade, percepção de aumento da carga de trabalho ou desconfiança nos sistemas.
A transição para essa mentalidade requer uma forte mudança de liderança, assim como o oferecimento de treinamentos que qualifiquem esses talentos e expliquem os benefícios que terão em suas rotinas com o apoio dessas ferramentas.
- Retorno sobre o investimento (ROI)
A implementação de soluções de Health Analytics exige investimentos significativos em infraestrutura de TI, software, contratação de talentos, treinamentos, e muito mais. O que, com certeza, não sairá barato.
Demonstrar um retorno claro sobre esse investimento, dessa forma, pode ser um desafio, pois os benefícios, muitas vezes, são intangíveis, como a melhora da qualidade do atendimento ou satisfação do paciente, além de poderem se manifestar apenas a longo prazo.
Isso pode dificultar a obtenção de aprovação para novos projetos e, consequentemente, a transição para uma cultura engajada em dados que invista, sempre, nesses recursos que melhorem este desempenho.
O que considerar ao implementar uma solução de Health Analytics na sua empresa?
Ao implementar uma solução de Health Analytics na sua empresa, é crucial ir além da simples aquisição de tecnologia. Este sucesso depende de uma abordagem estratégica e abrangente que considere pessoas, processos e a cultura organizacional.
Veja abaixo alguns pontos que não podem ficar de fora deste processo:
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Defina os objetivos com clareza
Antes de implementar qualquer tecnologia, determine o que sua empresa deseja alcançar com essa estratégia. Seja a redução de custos operacionais, otimização da gestão de leitos, melhora da qualidade do atendimento, personalização tratamentos ou aumento da satisfação do paciente, como exemplo.
Ter esses objetivos muito claros é um preparo crucial para que saiba o que priorizar nessa jornada. Veja onde o impacto tende a ser mais significativo, e comece por lá com um projeto-piloto, para demonstrar valor antes de escalar.
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Avalie a qualidade e acessibilidade de seus dados
Os dados são a matéria-prima do Health Analytics. Então, além de levantar todas essas fontes na sua empresa, avalie, junto, qual a qualidade deles.
Eles são completos, precisos, consistentes e atualizados? Se não, sabemos que dados ruins geram insights ruins. Verifique, também, se os sistemas atuais se comunicam bem ou não, e se há a necessidade de aperfeiçoar esta integração.
Esteja preparado para um trabalho significativo de limpeza, padronização e governança desses ativos, para que extraia inteligência dessa análise e transforme em ações mais eficazes frente aos objetivos definidos.
- Escolha a tecnologia adequada
A infraestrutura tecnológica precisa ser robusta e flexível para que se adapte às necessidades do seu negócio e, ao mesmo tempo, às tendências do mercado.
Faça uma ampla pesquisa sobre as melhores ferramentas disponíveis, suas particularidades e aplicações, para identificar quais atendem aos seus objetivos a curto e longo prazo.
Avalie, também, a necessidade de um Data Warehouse ou Data Lake. Soluções em nuvem podem ser mais recomendadas nesse sentido, por oferecerem escalabilidade e flexibilidade, mas também exigem atenção à segurança dos ativos desde o início.
Por isso, certifique-se de que a solução está em conformidade com as regulamentações de privacidade, como a LGPD, e que possui robustos controles de acesso e criptografia para minimizar tais violações.
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Promova uma cultura orientada a dados
Esse é, talvez, um dos maiores desafios que muitas empresas enfrentarão, mas, ao mesmo tempo, um dos cuidados mais importantes de ser prezado desde o começo.
Explique para as equipes todos os benefícios do Health Analytics para todos os níveis da organização, desde a diretoria até a equipe de linha de frente. Mostre como isso pode facilitar o trabalho e melhorar os resultados, para que tenham uma maior aceitação.
Aqui, começar com projetos-piloto que possam entregar resultados tangíveis e visíveis em um curto período é uma ótima estratégia, capaz de ajudar a construir confiança e a superar a resistência inicial.
Saiba como a SolvePlan pode te ajudar!
Contar com o apoio de uma consultoria especializada na implementação de Health Analytics é de suma importância para a indústria da saúde.
Afinal, diante de uma enorme complexidade de gestão desses ativos, junto ao ambiente regulatório rigoroso e a necessidade de traduzir insights técnicos em ações clínicas e de negócios, uma consultoria pode ser o diferencial entre um projeto de sucesso e um investimento frustrado