Visualizando Dados de Saúde: Desafios e Soluções

Todo dia, os sistemas de saúde coletam uma baita quantidade de dados sobre os pacientes. Esses dados incluem informações sobre o histórico do paciente, as visitas às clínicas, os resultados de exames e medições feitas em casa, como pressão arterial e frequência cardíaca. Pra melhorar o atendimento ao paciente, é fundamental revisar e analisar esses dados. Um jeito eficaz de fazer isso é através da visualização de dados, que ajuda a entender informações complexas e encontrar padrões úteis. Mas trabalhar com dados de saúde pode ser complicado por causa do tamanho e da complexidade deles.

#Dados de Saúde e Desafios

A indústria da saúde tá começando a perceber a importância de visualizar dados pra descobrir fatos e padrões escondidos que podem ajudar a melhorar o atendimento ao paciente. Mas ainda tem muitos desafios pela frente. Os dados de saúde costumam ser grandes, bagunçados e incompletos, o que dificulta a análise. A ciência de dados progressiva oferece um jeito de interagir com os dados de forma mais fácil, permitindo atualizações em tempo real e exploração da informação.

Esse artigo vai falar sobre os desafios práticos que surgem ao usar ciência de dados progressiva pra visualizar dados de saúde. Vamos dar uma olhada em três projetos específicos que ilustram esses desafios e como foram resolvidos.

#Projeto 1: Resultados Cirúrgicos

Nesse projeto, um hospital local se juntou a pesquisadores pra melhorar a qualidade do atendimento cirúrgico. O objetivo era criar um sistema de visualização interativa que mostrasse métricas importantes relacionadas aos resultados cirúrgicos.

#Seleção de Dados

Quando a equipe começou, alguns dados já tinham sido coletados. Infelizmente, apenas alguns hospitais tinham começado a coletar dados. Isso gerou dificuldades depois, porque os hospitais coletavam dados de maneiras diferentes. Como resultado, mudanças foram necessárias no design da visualização, causando atrasos.

#Pré-processamento

No início, o pequeno conjunto de dados era bem estruturado, facilitando o trabalho. Mas, à medida que mais hospitais entraram no projeto, a quantidade de dados faltantes aumentou. Alguns hospitais usavam opções de resposta adicionais que não estavam presentes nos dados originais. Isso exigiu mudanças no design pra incluir essas novas opções de resposta, complicando a visualização.

#Transformação

Depois que a equipe obteve os dados atualizados, precisou modificar como o banco de dados funcionava pra acomodar as novas opções de resposta. Esse processo também exigiu re-teste da visualização pra garantir que ainda funcionasse corretamente.

#Mineração de Dados

Usando uma abordagem de ciência de dados progressiva, a equipe conseguiu mostrar resultados parciais e interagir com os profissionais de saúde sobre as melhores formas de apresentar as descobertas. Porém, foi desafiador comunicar que esses resultados não eram finais. Muitos membros da equipe esperavam que as visualizações mostrassem dados conclusivos, o que gerou confusão.

#Interpretação e Avaliação

Quando o projeto estava quase terminado, a equipe descobriu que algumas fórmulas usadas nas contas estavam incorretas. Por exemplo, incluir cirurgias de dia no cálculo da duração da estadia hospitalar mudava os resultados finais. A equipe teve que revisar esses cálculos, causando mais atrasos.

#Projeto 2: Transferências de Pacientes

No segundo projeto, um hospital local buscou ajuda pra rastrear e analisar transferências de pacientes usando camas inteligentes. O objetivo era criar um sistema de visualização interativa que pudesse melhorar a eficiência operacional.

#Seleção de Dados

No começo, a equipe trabalhou com uma amostra pequena de dados de transferências de camas. Depois de compartilhar os designs iniciais com a equipe do hospital, eles receberam feedback, levando a um processo de design iterativo pra melhorar as visualizações.

#Pré-processamento

A equipe teve que limpar e estruturar os dados brutos usando um script em Python pra extrair informações úteis enquanto ignorava detalhes irrelevantes. Esses dados limpos foram usados pra criar visualizações mais organizadas.

#Transformação

Usando o Power BI, a equipe aprimorou o modelo de dados pra calcular os principais indicadores de desempenho (KPIs) necessários pros objetivos do projeto. Mas, o feedback dos colaboradores revelou que os indicadores não estavam apresentando as informações esperadas, exigindo atualizações nos cálculos.

#Mineração de Dados

À medida que o projeto avançava, o volume de dados aumentou significativamente, criando desafios na exibição dos resultados finais. Os sistemas do hospital estavam desatualizados e lentos, então a equipe teve que mostrar cálculos parciais em vez disso. Usaram um gráfico de medidor pra dar uma visão geral, deixando claro nos painéis que esses números não eram finais.

#Interpretação e Avaliação

O projeto começou com requisitos vagos, e as visualizações tiveram que ser mudadas mesmo nas etapas finais. Isso levou a re-trabalhos nos cálculos e modificações de designs várias vezes.

#Projeto 3: Dados Gerados pelos Pacientes

No terceiro projeto, pesquisadores trabalharam com um hospital pra encontrar jeitos de apresentar e revisar melhor os dados coletados dos pacientes, especialmente aqueles com condições crônicas. Muitos pacientes usam várias ferramentas pra acompanhar seus dados de saúde e estilo de vida, mas essas ferramentas muitas vezes não se integram bem aos sistemas dos provedores de saúde.

#Seleção de Dados

A equipe se envolveu com provedores de saúde e pacientes pra determinar como os dados gerados pelos pacientes poderiam melhorar a tomada de decisão. Oito pacientes trouxeram amostras dos dados que estavam acompanhando pra compartilhar com a equipe.

#Pré-processamento

Alguns pacientes mantinham dados em papel, que precisavam ser convertidos em formatos digitais. Outros usavam aplicativos que não permitiam fácil acesso aos dados, levando a informações incompletas pra alguns pacientes.

#Transformação

Cada paciente coletava dados em formatos diferentes, o que representou um desafio ao tentar incluir esses dados nos registros médicos. A equipe teve que padronizar o formato pra garantir que estivesse alinhado com os sistemas de saúde.

#Mineração de Dados

Os pesquisadores criaram várias visualizações personalizadas para os dados individuais dos pacientes. Depois de discutir com os provedores de saúde, selecionaram quatro visualizações principais pra incluir no plano de cuidado provincial. Algumas visualizações, como as que mostravam leituras de glicose no sangue, exigiam um design cuidadoso pra gerenciar grandes conjuntos de dados ao longo de períodos prolongados.

#Interpretação e Avaliação

Depois de confirmar os designs, a equipe enfrentou restrições ao integrá-los ao sistema de saúde. Algumas bibliotecas de visualização não foram aprovadas, exigindo adaptações que atrasaram o projeto.

#Desafios e Oportunidades

Durante esses projetos, vários desafios foram encontrados, especialmente na coleta, limpeza e interpretação de dados. A abordagem de ciência de dados progressiva tornou interações em tempo real possíveis, mas também trouxe dificuldades únicas que exigiram flexibilidade no design e comunicação constante entre todos os envolvidos.

A experiência destaca a importância do design iterativo e do engajamento dos stakeholders. Cada projeto enfatizou a necessidade de adaptar planos com base em condições reais e práticas de coleta de dados. Pra frente, é necessário ter métodos padronizados pra melhorar a coleta de dados e os processos de visualização.

Ao enfrentar esses desafios, podemos aproveitar melhor a ciência de dados progressiva pra aprimorar a prestação de cuidados de saúde e melhorar os resultados dos pacientes. A colaboração entre pesquisadores, provedores de saúde e pacientes é crucial pra realizar todo o potencial dessas abordagens inovadoras.