Aqueles de nós que trabalham com dados tendem a pensar em termos muito estruturados e lineares. Gostamos que B siga A e C para seguir B, não apenas algumas vezes, mas o tempo todo. Dados de Saúde não são assim. São ao mesmo tempo diversos e complexos, tornando a análise linear inútil.
Os Dados de Saúde não são lineares. É uma besta complexa e diversificada, ao contrário dos dados de qualquer outra indústria.
Acredite, existem pelo menos CINCO maneiras em particular que tornam os Dados de Saúde únicos:
1. Grande parte dos dados está em vários lugares - Location.2. Dados Estruturados e Desestruturados - Structured vs Non-Structured.3. Definições Inconsistentes/Variáveis - Data Definitions
Prática baseada em evidências e novas pesquisas estão saindo todos os dias - Subjective based on source.4. Dados Complexos - Data Complexity.5. Alteração dos Requisitos Regulatórios - Regulations & Requirements.
Os dados de sinistros existem há anos e, portanto, foram padronizados e limpos. Mas este tipo de dado está incompleto. Dados clínicos de fontes confiáveis dão uma imagem mais completa da história do paciente.
Ao desenvolver processos padrão que melhorem a qualidade, deve ser um dos objetivos na área da saúde, o número de variáveis de dados envolvidos torna-os muito mais desafiadores.
Você não está trabalhando com um número finito de partes idênticas para criar resultados idênticos. Em vez disso, está olhando para um amálgama de sistemas individuais que são tão complexos que nem sequer começamos a professar que entendemos como trabalham juntos (ou seja, o corpo humano). Gerenciar os dados relacionados a cada um desses sistemas (que muitas vezes está sendo capturado em aplicações diferentes), e transformá-los em algo utilizável em uma população, requer um conjunto muito mais sofisticado de ferramentas do que é necessário para outras indústrias como a fabril.
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