O conceito de Big Data e a área de saúde

No início da década de 1990, a NASA começou a usar um termo para descrever os grandes grupos de informações complexas que armazenava e que envolviam a captação, o processamento e a análise dos dados por meio de sistemas de alto impacto. Surgiu aí o Big Data. Essa é uma das versões da origem do conceito que ganhou força no início dos anos 2000 quando Doug Laney, analista do Gartner, associou o Big Data aos 3Vs: volume (as empresas coletam dados de uma grande variedade de fontes, incluindo transações comerciais, redes sociais e de sensores ou dados transmitidos de uma máquina para outra), velocidade (as informações fluem em uma velocidade sem precedentes e devem ser tratadas em tempo hábil), e variedade (as informações são geradas em diferentes formatos, como dados estruturados, numéricos em bancos de dados tradicionais, documentos de texto, e-mail, vídeo, áudio, etc.).
Em um mundo cada vez mais conectado, o Big Data representa uma revolução na análise de dados armazenados. André Gradvohl, membro sênior do Instituto de Engenheiros Eletricistas e Eletrônicos (IEEE) e doutor em Ciência da Computação e professor da Universidade de Campinas (Unicamp), indica que dois campos férteis para a utilização desse método serão a Internet das Coisas e as Cidades Inteligentes. “Com o aumento do volume de dados que as ‘coisas’ ligadas à internet geram e com os processos das cidades cada vez mais automatizados, os algoritmos para Big Data são a melhor alternativa para tratar esse ‘tsunami’ de dados. Teremos dispositivos saturando a internet o tempo inteiro. Se esses dados não forem tratados ou armazenados, então não faz sentido ter dispositivos ligados na rede”, afirma.
Essa saturação é prevista pelo Gartner. Estima-se que em 2020 serão 20,8 bilhões de ‘coisas’ conectadas, gerando cerca de 44 trilhões de gigabites de dados. Todos eles, quando analisados, podem extrair informações importantes para diversos campos do conhecimento. E isso chega também à área de saúde. Quando se fala nesse assunto, registros de pacientes, informações sobre prescrição médica, planos de saúde, prontuários eletrônicos, e relatórios de gestão administrativa e financeira de clínicas e hospitais são alguns dos dados constantes em sistemas de informação. E muito mais. “Na medicina, por exemplo, é possível coletar dados epidemiológicos e históricos sobre uma doença específica e determinar qual a melhor política de saúde pública a ser aplicada em algumas populações e em que momento”, explica.
Entre os casos de sucesso de Big Data na área médica está o de pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), do Hospital Brigham (Boston) e da Escola de Medicina da Harvard, que estudaram os eletrocardiogramas (ECG) de um grupo de risco e encontraram indicadores que antes não eram notados. Ao avaliar fragmentos de dados de ECG, os profissionais de saúde não conseguiam chegar a uma determinante para o quadro dos pacientes, o que foi possível ao enxergar o quadro todo por meio de técnicas de data mining e machine learning. Com esses dados em mãos, os pesquisadores desenvolveram uma solução que determina com mais precisão a possibilidade de ataques cardíacos e risco de morte em pessoas com doença cardíaca.
No Brasil, o conceito já faz parte da rotina de alguns hospitais, ambientes complexos onde são gerados grandes volumes de informações. “Esses dados têm grande variedade e diversas naturezas e podem ser divididos ‘didaticamente’ entre os de relevância para assistência e administrativos”, comenta Vladimir Ribeiro Pizzo, gerente de informática clínica do Hospital Sírio-Libanês. Pizzo exemplifica que para a gestão dos custos são necessárias informações originadas do prontuário clínico do paciente (como o nome do procedimento ou cirurgia) e sobre os valores de materiais utilizados no procedimento. “Na prática, esta divisão pode não ser tão simples”, completa.
Ele explica que para dar vazão às necessidades de transações nas instituições é necessário que a integração desses dados aconteça, muitas vezes, em tempo real; portanto, a velocidade de seu processamento é importante. O que o gerente de informática clínica aponta faz parte dos 3Vs do conceito de Big Data: volume, variedade e velocidade.
Pizzo não revela o valor empregado anualmente em tecnologia, mas afirma que o Hospital Sírio-Libanês tem investido significativamente em tecnologia da informação e comunicação. “A diretoria de inovação e tecnologia da informação é a detentora de um dos maiores orçamentos da instituição. A maior parte desses investimentos é destinada a projetos que garantem a operação, continuidade do negócio e segurança da informação”, comenta. “Nos últimos anos, sistematicamente, viemos aumentando os investimentos em projetos de inovação nos âmbitos evolutivos e disruptivos”, completa.
Que benefícios o uso do Big Data traz? “O maior benefício é permitir a construção de conhecimento. Tal conhecimento é possível com a utilização de recursos que viabilizem a gestão dos dados, desde sua aquisição, e permitem a transformação destes dados em informação”, avalia o executivo do Hospital Sírio-Libanês.

Desafios
De acordo com estudo da consultoria ResearchFox, em 2018 o mercado de Big Data e analytics vai atingir US$ 48,3 bilhões e será comandado, principalmente, pelo setor de saúde. Esse movimento se dá porque cada vez mais os profissionais se interessarão por tecnologias que permitam centralizar e analisar informações em tempo real sobre diferentes assuntos, como performance financeira e cuidados com os pacientes, o que acarreta melhor entendimento da gestão e do comportamento dos pacientes. Isso levará a tomadas de decisões mais pontuais e assertivas, tanto dos profissionais ligados à área clínica como à administrativa.
Mas não basta investir em tecnologia. É preciso que toda a equipe se conscientize sobre a importância da análise de dados para o sucesso do negócio, indo além de simplesmente captar dados que, porventura, não serão utilizados. “A aplicação do Big Data está longe de alcançar todo seu valor. O grande desafio não é apenas obter os dados, mas, principalmente, o que fazer com eles. Quando estamos falando de Big Data, invariavelmente precisamos entender como vamos ativá-lo e obter o melhor resultado com ele. Assim, antes de sairmos perseguindo a aplicação de uma nova moda, precisamos ter uma visão clara se estamos preparados para isso e qual o real benefício para a sua empresa”, afirma Rodrigo Turra, presidente da iProspect Brasil.
Segundo o executivo, a discussão ainda é maior do que a aplicação do conceito, já que muitos ainda não fazem o básico, que é usar um dos ativos mais estratégicos que possuem: seus dados primários. “Tem-se à disposição um arsenal grande de onde coletar informações, mas há dificuldade de consolidá-las, integrá-las e fazê-las ‘endereçar’ demandas específicas de negócio”, aponta.
Por onde começar? Pela base, ou seja, pelo small data, aconselha Turra. “Tendo como base a combinação entre velocidade, volume e variedade, reunidos, o Big Data deve focar a análise e a inter-relação desses dados, a fim de proporcionar maior poder de decisão para as empresas”, conclui.

Como se preparar para o Big Data
Vladimir Pizzo, do Hospital Sírio-Libanês, dá algumas dicas de como os médicos podem se preparar para a gestão de dados:
– Atenção às tendências do Big Data;
– Explorar esse novo mundo de analytics;
– Os profissionais devem se apropriar dos conceitos de business intelligence, clinical intelligence, machine learning, entre tantos outros e aprenderem a utilizar as ferramentas que se apresentam;
– Aproximar-se de instituições que estejam se preparando para conviver no mundo do Big Data da Indústria 4.0 (leia no box 2) e que estejam atentas ao processo de transformação digital.

 

Levantamento
A pesquisa Agenda 2017, realizada pela Deloitte, traz algumas informações relevantes no que diz respeito às inovações tecnológicas e ao caminho que o Brasil ainda tem de percorrer quando o assunto é TI. O estudo contou com a participação de gestores de 746 empresas que, juntas, projetam receita líquida de R$ 1,6 trilhão em 2016, o equivalente a pouco mais de um quarto do valor do PIB (Produto Interno Bruto) brasileiro no acumulado de 12 meses a partir de setembro de 2016 (R$ 6,1 trilhões), segundo o BCB (Banco Central do Brasil). Entre os respondentes, 18% são CEOs; 44%, diretores ou superintendentes; 5%, membros dos conselhos de administração; 30%, gerentes; e 3%, analistas.
Entre os recortes da pesquisa é possível perceber alguns desafios para a adoção de novas tecnologias nos negócios. Das 12 frentes tecnológicas sugeridas no levantamento, os participantes foram convidados a escolher três opções que serão prioritárias em suas empresas no próximo ano. A prática de analytics surge no topo das indicações, com 36% de citações, seguida pela Internet das Coisas (IoT, da sigla em inglês, Internet of Things, com 29%). A segurança cibernética surge na terceira posição (22%); acompanhada por Indústria 4.0 (13%); saúde digital (12%); plataformas autônomas (12%); tecnologias exponenciais (7%); realidade virtual e aumentada (6%); impressão 3D (7%); smart cities (5%); bitcoins (2%); e blockchain (2%).
Dos respondentes, 61% não têm ideia do que seja blockchain (sistema de registros que garante a segurança e integridade das operações financeiras realizadas sem a necessidade de uma autoridade central; seu uso mais conhecido são as moedas digitais); 40% dos participantes disseram desconhecer completamente o que é Indústria 4.0 (conceito que representa a tendência da nova manufatura integrada, com as tecnologias disruptivas unindo máquinas, sistemas e pessoas; é considerada uma “nova revolução industrial”); 36% nunca ouviram falar em tecnologias exponenciais (pelas quais, segundo a chamada Lei de Moore, estimam o avanço exponencialmente rápido dos processadores); e 33% dos respondentes apenas ouviram falar sobre o conceito de smart cities, ou cidades inteligentes, conectadas por redes que otimizam a gestão de seus recursos e serviços.
Outras importantes frentes tecnológicas também foram citadas como pouco ou moderadamente conhecidas: impressão 3D (48%); internet das coisas (IoT, 47%); cyber security (44%); bitcoins e realidade virtual aumentada (38%); e analytics e plataformas autônomas (37%).