O uso de big data na Medicina tem provocado um grande impacto e pode revolucionar a área tal como a conhecemos hoje, assim como tem acontecido em várias outras áreas do conhecimento.
O big data nada mais é do que a capacidade de se extrair informações a partir do um grande volume (“big”) de dados (“data”) que circulam principalmente na internet, aplicando-se, para isso, os filtros relativos à área de conhecimento para a qual aquelas informações são necessárias.
Por exemplo, é possível extrair essas informações de redes sociais, como Twitter e Facebook, a partir de parcerias com essas redes, assim como utilizar grandes bancos de dados já formulados por órgãos públicos, como planilhas com o perfil de pacientes de redes públicas de saúde.
Você pode entender melhor esse conceito assistindo a este vídeo:
Precisão
Uma das grandes questões envolvidas com o big data é, a partir da aplicação dos filtros adequados, desenvolver a capacidade de se observar padrões de comportamento de determinados grupos da população.
A partir do georreferenciamento – ou seja, da localização de onde determinados comportamentos sociais acontecem – é possível, por exemplo, saber que determinadas políticas públicas de saúde ou determinados tipos de clínicas médicas são mais necessárias numa região da cidade, do Estado ou do país a partir da análise de um grande volume de informações sobre aquilo que as pessoas manifestam na internet, mas também daquilo que relatam no consultório clínico.
Redução de custos em pesquisa
A médio prazo, com a integração de redes, será possível reunir as fichas com informações de todos os pacientes das redes públicas e privadas – idade, tamanho, peso, diagnósticos de doenças, tratamentos realizados e seus resultados.
O cruzamento desses dados, a partir do uso da computação, possibilitará observar quais as doenças mais comuns numa região, quais medicamentos surtem melhor efeito num determinado grupo, que intervenções são mais urgentes.
Tudo isso trará um ganho na qualidade e precisão dos tratamentos, além de enorme redução de custos.
Exemplos de uso de big data na medicina
Numa frente simples, bastante relacionada às políticas de saúde, pesquisadores do departamento de Ciência da Computação da UFMG, por exemplo, vem trabalhando há mais de cinco anos num observatório da dengue.
A partir do monitoramento das reclamações das pessoas no Twitter sobre sintomas de dengue, e com o cruzamento de outras informações sobre a geografia da cidade de Belo Horizonte, é possível observar onde as taxas de dengue estavam mais intensas na cidade.
Outra interessante pesquisa de big data desenvolvida na UFMG, em parceria com pesquisadores do Catar e da Alemanha, concluída no final de 2016, conseguiu observar padrões de comportamento de pessoas em grupos de perda de peso em redes sociais.
A partir da análise de mais de 60 mil usuários nos Estados Unidos, num período de quatro anos, foi possível observar que aqueles usuários de redes sociais que relatavam seu peso inicial e mantinham maior interação com outros ao longo do período de regime, relatando suas frustrações, desafios e conquistas, conseguiam atingir o objetivo final.
A pesquisa, sugere, por exemplo, que tipo de intervenção de política pública (ajuda médica e psicológica) é mais adequada para ajudar pacientes a perder peso nas regiões estudadas.
O caso pode ser replicado para várias outras situações.
Cursos sobre o uso de big data já começam a pipocar em universidades, muitos deles ocorrendo em período de verão. O big data na medicina é uma revolução que veio para ficar.
