Jornada Data Driven na Saúde – a força de um bom time de dados__

A criação da cultura data driven nas organizações de saúde

Este artigo foi escrito por Cynthia Bicalho,  gerente de desenvolvimento de informações para o negócio na Unimed-BH, especialmente para a ebdi.

Jornada Data Driven na Saúde – a força de um bom time de dados.

Muito se fala sobre a saúde ser um dos setores com maior potencial de evolução através do uso de soluções de Bussines Inteligence, analytics e Inteligência Artificial.

Tenho acompanhado um grande número de CASES ao redor do mundo com inovações e avanços nos processos internos e nos serviços assistenciais.

Este momento, de grande desafio para a sociedade e para os serviços de saúde, amplia a possibilidade de criarmos a cultura data driven nas organizações desse setor, em que a pergunta “Você já tomou uma decisão baseada em dados hoje?” será prontamente respondida com um sonoro “sim”.

O primeiro passo dessa jornada é a disposição da alta gestão para investir em projetos que fortaleçam a cultura data driven.

Como conseguir esse engajamento? Identifique, na organização, um gestor com atribuições relevantes para o negócio, que esteja disposto a evidenciar o resultado obtido através da tomada de decisão baseada em dados.

Tarefa fácil? Não! Gratificante? Certamente.

Considerando que “a palavra convence, mas o exemplo arrasta”, os bons resultados evidenciados atraem investimentos e nos permitem estruturar um time de dados que reúna as habilidades necessárias para atuar com ciência de dados em um setor complexo como a Saúde.

Agilidade nos serviços de saúde

Na Unimed-BH, utilizamos o “robô” autorizador de solicitações de procedimentos médicos, o que trouxe mais agilidade para as autorizações.

Recentemente, para monitorar a COVID-19, foi utilizada a solução CHATBOT, destacando a importância do uso de Inteligência Artificial nos serviços de saúde.

Atuo na área de dados desde 2001 e tive a oportunidade de vivenciar vários projetos em Telecom e Saúde. Nesta caminhada, houve erros e acertos, projetos com muito sucesso, amplamente utilizados, e também fracassos.

De acordo com o que pude observar, os projetos de sucesso se diferenciaram dos demais em razão do respeito ao processo de tratamento de dados e da qualificação das pessoas envolvidas nos times de dados e do negócio.

Os maiores desafios para implementação do uso de dados no setor da saúde

Os maiores desafios no uso dos dados da saúde podem ser descritos pela grande variedade de formatos, diversidade de sistemas, falta de padronização na coleta, alto volume de variáveis relevantes para os diferentes serviços de saúde etc.

Cabe ao time de dados:

1) estruturar os dados para transformá-los em informação, preferencialmente fazendo uso de tecnologias que tragam alta produtividade para os engenheiros de dados;

2) definir processos que garantam a qualidade necessária para gerar dados confiáveis;

3) conhecer os processos de coleta dos dados e principalmente atuar em conjunto com pessoas das áreas de negócio que conheçam bem o processo de trabalho e tenham uma visão crítica dos dados.

Como gerenciar o time de dados na jornada data driven?

Como criar e gerir o time de dados? O conceito básico é: não existe um super-herói em ciência de dados! Desenvolver e colocar em operação modelos analíticos, preditivos e prescritivos utilizando estatística básica ou machine learning exige preparo, dedicação e resiliência das pessoas, além de um ambiente tecnológico escalável e performático

Na Unimed-BH, temos um time de dados que atua de forma colaborativa e que, no conjunto, entrega resultados excelentes.  Atualmente, nosso time reúne as habilidades ilustradas na figura ao lado.

Além disso, esse time precisa ser curioso, ter vontade de aprender e se requalificar sempre.  

O projeto “Residência em Ciência de dados”, realizado em parceria com o Departamento de Ciência da Computação da UFMG (DCC), tem o objetivo de habilitar e capacitar os profissionais  a coletar, manipular, modelar e analisar dados de diversas áreas do conhecimento enquanto constroem artefatos computacionais que realizam essas tarefas de forma automática ou semiautomática.

Transformação digital: Capacitando o time de dados

Para o time de negócios, é disponibilizado um programa interno de capacitação visando ampliar a “fluência em dados”.

Enfim, o que realmente faz a diferença são pessoas capazes de criar parcerias robustas entre os times, que reconheçam a complexidade do dado coletado e atuem para garantir a qualidade da informação.

Considerarmos os dados como o “novo petróleo”, em referência ao valor dos dados para as organizações, é o conceito que nos trouxe até aqui.

O que nos levará adiante é termos os dados como “água”, um item essencial para a sobrevivência e que precisa estar disponível com a qualidade adequada, no tempo certo e com a fluidez necessária para a tomada de decisão.

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