Com o ressurgimento da onda da pandemia, reafirmando nossa crença nos benefícios e externalidades positivas de uma infraestrutura de saúde robusta. A estrutura da política de saúde existente é multidimensional, incluindo ênfase na capacitação, fortalecimento da atenção primária à saúde, redução da carga de doenças não transmissíveis, seguro saúde, pesquisa e investimento.

Uma nova iniciativa nesta área, a Missão Nacional de Saúde Digital, que visa usar dados e tecnologia para enfrentar os desafios da saúde, é um passo na direção certa. O programa prevê a criação de uma identificação de saúde exclusiva para cada cidadão e a integração perfeita com a infraestrutura de saúde. Algumas soluções centradas em dados e tecnologia podem expandir ainda mais o escopo e a estratégia dessa missão e nos permitir chegar mais perto dos resultados de saúde que desejamos.

A criação de registros eletrônicos de saúde (EHR) pode ser um bom ponto de partida ao entrelaçar quantidades gigantescas de dados, como histórico de comorbidades, registros médicos, consultas médicas, perfil de diagnóstico e procedimento, medicamentos prescritos e assim por diante. usando o identificador exclusivo do paciente (ID de saúde). Desta forma, você pode criar um perfil de paciente de 360 ​​graus.

Algoritmos de aprendizado de máquina

O banco de dados é anônimo e criptografado para fornecer insights analíticos para diferentes coortes populacionais e regiões geográficas. Algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionados, como reconhecimento de imagem (como o reconhecimento de padrões e históricos médicos de tomografias computadorizadas, raios-x, etc.) e processamento de linguagem natural (como extrair frases-chave de prescrições médicas) podem ser usados ​​para extrair conjuntos de dados estruturados de o rico para criar pool de dados de saúde não estruturados (como prescrições médicas, faturamento de farmácia, varreduras, etc.).

Os metadados permitem a criação de perfis de recursos para coortes de pacientes e o registro de suas jornadas longitudinais em diferentes linhas de tratamento (como diabetes, doenças cardiovasculares, câncer, etc.). Características específicas da população (características como idade, região, comorbidade, etc.) podem enriquecer os algoritmos preditivos de aprendizado de máquina avançados para identificar pontos precisos de gerenciamento de cuidados.

A intervenção sob medida levará a uma melhor qualidade de atendimento e melhores resultados de saúde. Por exemplo, dados históricos em imagens de tomografias computadorizadas podem mostrar a progressão do tumor em uma coorte de população específica e, uma vez alimentados em algoritmos de aprendizado profundo (como redes neurais convolucionais), prever a sobrevivência entre diferentes linhas de tratamento.

Para levar este exercício ao próximo nível, o perfil geoespacial será realizado para desenvolver diretrizes baseadas em evidências para administradores de saúde locais. A nível distrital, o potencial dos EHRs pode ser realizado analisando o perfil de saúde / comorbidade e a carga da doença e, consequentemente, fornecendo infra-estrutura / capacidade de apoio adaptadas ao nível de cuidados de saúde primários.

Um exemplo de gestão de saúde local baseada em dados da atual onda de pandemia é a administração de estoques de vacinas. Métricas como densidade populacional, perfil de idade e distância podem ser alimentadas em algoritmos geoespaciais para garantir a otimização de recursos, uma cadeia de abastecimento de vacinas ininterrupta, a seleção ideal do centro de vacinação e o alinhamento dos profissionais de saúde da linha de frente em diferentes partes do distrito.

Os algoritmos de agrupamento também podem ser usados ​​para determinar a propagação e a intensidade da carga da doença em diferentes coortes populacionais em um distrito e para aumentar a capacidade de atenção primária à saúde conforme a necessidade da área. Além disso, os painéis em tempo real (hospedados em versões para web e móveis) podem fornecer aos administradores de saúde locais visualizações fáceis de interpretar e oportunas para permitir a entrega de serviços sob medida.

Pegada digital

Ao criar uma pegada digital do perfil de saúde de um cidadão, evita-se a duplicação de diagnósticos e exames e os registros podem ser compartilhados de forma integrada entre diferentes centros de atendimento. Isso também ajudará a reduzir custos e fornecer assistência contínua ao paciente. A prestação de cuidados de saúde pode ser integrada ao aplicativo Arogya Setu confiável, e sua base crescente pode ser usada para estender os recursos existentes para promover o gerenciamento do bem-estar e a conformidade médica para os pacientes.

Uma variedade de serviços, como acompanhamento proativo, notícias de saúde, defesa do estilo de vida, localização de centros de saúde primários / comunitários próximos, agendamento e telemedicina podem ser integrados ao aplicativo. Esses aplicativos são algumas das soluções que dados e tecnologia em tempo real podem trazer para o setor de saúde. À medida que as nações ao redor do mundo usam inovações inovadoras para encontrar novas soluções para eventos de cauda longa como a pandemia de Covid-19, devemos complementar nossa estratégia de saúde existente com dados / tecnologia aprimorados para ficar um passo à frente.

As análises baseadas em dados ajudarão a levar em consideração as diferentes necessidades de saúde de nossos estados / distritos e a oferecer soluções sob medida. Os resultados, para citar alguns, ajudarão a melhorar ainda mais a saúde e a produtividade de nossas populações, reduzir a carga de doenças e criar cuidados de saúde eficientes.

O autor é vice-diretor, estagiário como provedor indiano de serviços empresariais. As opiniões são pessoais