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11/08/15 - Big Data na saúde brasileira
Dados coletados de pacientes muitas vezes acabam sendo desperdiçados, quando poderiam ser utilizados a serviço da melhoria da qualidade de atendimentos. Este seria um processo parecido com a coleta seletiva do lixo.
As informações clínicas poderiam ser melhor aproveitadas. Muitas vezes o levantamento dessas informações começa e termina junto com a consulta ao profissional de saúde e não há um plano de continuidade para o uso de dados, embora o volume seja gigantesco. Este cenário é bem diferente de outros países. Nos Estados Unidos, que estão entrando na era da medicina de prevenção, por exemplo, informações como genes, efeitos de remédios, fatores biológicos, alimentação, etc., já são utilizadas para descobrir os males causados à saúde, como câncer e diabetes, proporcionando exatidão aos processos clínicos armazenados em um extenso banco de dados dos pacientes e das doenças.

Trazendo para a realidade brasileira, trabalhar esse grande volume de dados, que muitas vezes estão distribuídos em diferentes formatos (planilhas digitalizadas, anotações à mão, exames clínicos, imagens, etc.), pode significar uma mudança importante na área de saúde, ao propiciar melhorias no atendimento aos pacientes, e até mesmo ajudando a prevenir doenças.
Mas como fazer isso, você deve estar se perguntando. Dando a real importância aos dados coletados dos pacientes e, claro, utilizando ferramentas de análise capazes de armazenar, organizar e analisar todo tipo de dado, mesmo em grandes proporções, o chamado Big Data.

De fato, o Big Data é o grande aliado para que as organizações de saúde possam alcançar melhores resultados e para que os fornecedores de TI deste mercado se prepararem para uma nova era, na qual o volume de dados não é o grande desafio, mas sim dar o melhor tratamento e acessibilidade à informação. Igual ao conceito de coleta seletiva do lixo que jogamos fora, se não houver um destino certo para o que é reciclável, ele acabará sendo desperdiçado junto com o lixo comum, e quem perde nestes dois casos, somos todos nós.
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