Diariamente usuários em todo mundo geram cerca de 2.5 quintilhões de bytes de informação, e isto deverá continuar a crescer com mais pessoas online e com o boom do volume de aparelhos conectados à Internet. Estima-se que até 2017, o tráfego global de informações provenientes apenas de dispositivos móveis subirá para 134 exabytes (um quintilhão de bytes) ao ano.
Como mostram os números, os dispositivos móveis e as informações que eles produzem estão radicalmente remodelando nosso mundo, ao nos proporcionar inúmeras novas maneiras de fazer as coisas, desde selfies até aplicativos para chamar carros, como o Uber.
Em nenhum lugar isto é mais verdadeiro do que no setor de Saúde, que tem registrado uma explosão de dados originados de diferentes fontes, entre elas: registros médicos eletrônicos, smartphones que monitoram as atividades dos pacientes, alertas em tempo real, dispositivos médicos vestíveis, tais como Fitbits (pulseira com sensores que monitoram as atividades físicas do usuário), dados genômicos que alavancam a medicina personalizada, e prontuários eletrônicos do paciente. Além desses dispositivos, muitos outros semelhantes chegarão ao mercado nos próximos anos incluindo lentes de contato que medem a glicose no sangue, por exemplo.
Como consequência, essa variedade de fontes de informações tem gerado um grande volume de dados dos quais muitos são desestruturados (imagens, vídeos, anotações feitas à mão, etc.), trazendo às organizações de saúde dois desafios, a complexidade da gestão dessas informações e como transformá-las em benefícios para os negócios.
Quando se discute Big Data, usuários corporativos muitas vezes enxergam desafios em termos de “três Vs” – volume, variedade e velocidade do dado. No setor de Saúde, estes desafios são ampliados. Quando se trata de trabalhar com Big Data na Saúde, as organizações precisam pensar sobre o seguinte:
Expertise: Utilizar o Big Data em Saúde exige um conjunto de habilidades específicas.
Segurança: A privacidade e a segurança da informação são especialmente sensíveis quando registros médicos dos pacientes estão envolvidos.
Estrutura: Dados não-estruturados, tais como anotações de médicos feitas à mão e imagens clínicas não estão em conformidade com a estrutura tradicional de tabelas e colunas de bancos de dados relacionais.
Big Data é dado bruto: O desafio consiste em transformar e analisar esta informação o mais próximo do tempo real possível, para extrair insights utilizáveis que podem levar a uma decisão informada no ponto de atendimento.
Entender como tirar proveito do Big Data e ter os dois, a tecnologia e os conhecimentos no lugar certo, se tornarão partes essenciais de como qualquer instituição faz negócios nos próximos anos – não importa o setor em que estão.
