Um sistema complexo de análise em tempo real requer enormes quantidades de poder de processamento, razão pela qual grande parte dos cuidados de saúde depende da computação em nuvem.
mais de 16.000 casos de COVID-19 não foram diagnosticados por causa de um “erro de TI”. Uma falha de hardware, talvez? um bug no sistema? Um backup ruim?
Nada disso. A Public Health England estava usando um processo automático no qual arquivos CSV (um formato de arquivo de dados) foram transformados em um arquivo XLS (excel da velha escola) que só pode lidar com 65.000 linhas de dados (em vez dos mais de um milhão de linhas de arquivos XLSX modernos). ). Portanto, devido às limitações do sistema de arquivos, todos esses casos não foram contabilizados.
Eu poderia escrever um artigo completo sobre todos os pecados da ciência de dados cometidos aqui, mas por enquanto basta dizer que as consequências foram catastróficas. Dezenas de milhares de cidadãos britânicos continuaram a sua vida quotidiana sem saber que foram expostos à COVID-19.
Em contraste, a Coreia do Sul tem sido uma das maiores histórias de sucesso durante a pandemia, mantendo o número de infectados sob controlo sem ter de bloquear a economia. As razões para tal sucesso são três:
- Estratégias de testes agressivas com até 15.000 a 20.000 testes por dia.
- Quarentena focada de casos suspeitos e rastreamento de contatos.
- Implantação rápida de hospitais temporários nas áreas afetadas.
Isto pode não parecer muito diferente do que outros governos fizeram, excepto que a tomada de decisões subjacente foi orientada por um nível sem precedentes de tratamento e análise de dados.
Como um exemplo rápido, em vez de se concentrarem apenas nos casos positivos e nos relatos verbais das suas rotinas diárias, os epidemiologistas confiaram em extractos de cartões de crédito e imagens de CCTV para cruzar automaticamente quem poderia ter estado em contacto com uma transportadora. Por sua vez, as pessoas em situação de risco foram notificadas pelo sistema para que possam ir ao posto de saúde mais próximo e fazer o teste.
Um sistema tão complexo de análise em tempo real requer enormes quantidades de poder de processamento, razão pela qual grande parte deste processo depende da computação em nuvem. Se há uma coisa boa que podemos aprender com esta comparação é que o setor da saúde tem muito a ganhar com a adoção das tendências atuais em tecnologia.
Pacientes como dados dinâmicos
A adopção da computação em nuvem pela Coreia do Sul é um sinal de uma mudança paradigmática na forma como entendemos os dados. Os pacientes têm sido historicamente tratados como dados estáticos, ou seja, suas informações sempre foram armazenadas em um servidor e praticamente intocadas. Ele pode ser atualizado periodicamente à medida que novos dados são coletados, mas a análise e a transformação de dados são feitas, em sua maioria, em cópias do conjunto de dados por pesquisadores e engenheiros.
Há outra maneira de pensar sobre esses dados, em vez de considerá-los como um fóssil arqueológico que precisa ser protegido e preservado em êxtase. Deveríamos pensar nele como uma entidade viva, crescendo, mudando, adaptando-se e auto-atualizando-se à medida que novas informações são adicionadas.
As IAs desempenham um grande papel em sistemas dinâmicos, pois monitoram os dados e tomam ações com base nas condições definidas pelos desenvolvedores. Por exemplo, uma IA poderia disparar um alarme e contactar automaticamente um médico quando um paciente atingir um limite de risco calculado por um modelo preditivo.
Como grande parte do trabalho pesado é feito pela IA (como limpar e filtrar os dados e ajustar os modelos), os analistas passam mais tempo interpretando os resultados e expandindo o sistema, implementando mais e melhores modelos que podem ter um impacto direto sobre tanto os pacientes quanto a instituição.
Com dados dinâmicos, a gestão pode ter modelos inteligentes que os ajudam a tomar decisões logísticas com mais eficiência. Por exemplo, com a análise em nuvem, é possível calcular as demandas esperadas de leitos com base em fatores como a taxa de infecção de uma doença na área, o fluxo de entrada de novos pacientes e a data prevista de alta dos pacientes atuais.
Análise de dados fora do local
Os sistemas de saúde têm muito a ganhar com o uso do armazenamento em nuvem e da computação. Em primeiro lugar, há uma questão de escalabilidade. Como os serviços em nuvem são sob demanda, o sistema será naturalmente dimensionado e acomodado à medida que for necessário mais poder de processamento. Com servidores locais, a TI precisa atualizar manualmente o hardware, o que leva tempo e aumenta os custos em geral.
À medida que mais pessoas compram aparelhos de recolha de dados, como smartwatches, frigoríficos e equipamentos de treino baseados na nuvem, surgem novas oportunidades para o sistema de saúde recolher dados diretamente da casa do utilizador.
Os usuários dispostos podem compartilhar sua rotina diária e hábitos alimentares que, por sua vez, podem ser processados pelo sistema. O resultado final? Modelos mais precisos e melhores ferramentas de diagnóstico para o profissional de saúde e dados mais precisos para o pesquisador estudar a saúde humana, tudo sem o incômodo de ter que aumentar a largura de banda de um servidor local.
Além de uma recolha de dados mais rápida, há também a questão de uma partilha de dados mais eficiente, as instalações próximas podem partilhar os seus dados e a nuvem pode utilizar as informações para criar modelos mais precisos. Foi o que aconteceu na Coreia do Sul. O sector privado e o governo partilharam livremente informações entre si, o que lhes permitiu identificar centros de infecção antes que se pudessem espalhar.
Por fim, quanto ao desenvolvimento de software, a implantação baseada em nuvem tende a ser mais rápida e limpa, novos aplicativos e tecnologias podem ser implementados e depurados em tempo real, isso é uma dádiva de Deus, especialmente se o seu a equipe de desenvolvimento está trabalhando fora do local.
Um relacionamento mais próximo com o usuário final
Até agora falamos sobre os benefícios nos bastidores, mas a análise em tempo real também significa que um usuário pode ter acesso mais rápido e fácil a resultados de testes, diagnósticos e recomendações.
Imagine um mundo interconectado onde um paciente tem um aplicativo de telefone que envia uma notificação quando os resultados do seu teste estão prontos e, ao mesmo tempo, essas informações são processadas pela nuvem e seu perfil é atualizado sem a necessidade de um analista humano e tudo em tempo real.
Há muito a ganhar aqui, especialmente para pacientes idosos ou utilizadores com necessidades especiais que necessitam de apoio próximo. Um cuidador pode ter acesso remoto a informações clínicas, bem como medições em tempo real, como frequência cardíaca, o que ajuda tremendamente em seu trabalho.
No caso de uma pandemia ou temporada de gripe, a análise em nuvem pode prever possíveis padrões de infecção e informar os pacientes próximos aos surtos para terem cuidado. Isto também pode ser feito para outras formas de riscos à saúde, como a contaminação do ar.
Em essência, os cuidados de saúde são a indústria do bem-estar e, à medida que a tecnologia evolui, é necessário observar como o mundo está a mudar e como pode mudar com ele para fornecer um sistema mais flexível e eficiente que possa ter maior alcance e servir a população em geral. .
