A importância da governança de dados para melhorar a eficiência do setor de saúde

Por Laís Fonseca

São cerca de 35 trilhões de gigabytes gerados, em média e por dia, em todo o mundo. Estão contidos nesses dados milhões de informações ainda imensuráveis, e outras milhões que geram valor financeiro, mercadológico, social e individual para bilhões de pessoas e milhares de negócios.

No entanto, todo esse cenário de datificação – muita vezes inviável de ser internalizado pelas organizações de saúde -, devido aos altos custos e pelo fato que tecnologia de dados não ser o core business dessas instituições, levanta-se uma pergunta elementar para o futuro do mercado de saúde: como estão sendo gerenciados os dados coletados, extraídos e utilizados no sistema de saúde?

A resposta para essa pergunta elementar que implica o futuro do mercado de health, mostra que, terceirizar o serviço de dados ajuda muito a acelerar a maturidade digital da organização, mas é igualmente importante que as organizações cuidem também da qualidade dos dados no ponto de coleta.

A questão implica em trazer respostas complexas aos profissionais da alta gestão de hospitais, laboratórios, clínicas, redes de planos de saúde, conglomerados e startups para conduzir a melhor governança de dados. Na prática, isso se traduz em orientar e acompanhar profissionais e equipes que serão responsáveis por colher e tratar os dados.

Sobre o ponto acima, é fato que muitas instituições de saúde, sejam públicas ou privadas, não têm infraestrutura e formação técnica qualificada para atender à complexa ciência de dados. Por exemplo, não são todas as empresas que contam com um CTO ou CMIO (chief medical informatics officer) para direcionar essa missão que é transformar dados em valores, sejam eles financeiros, sociais, de sustentabilidade organizacional, entre outros.

Assim, no dia a dia, a governança de dados passa não só pela coleta de dados, mas também de decidir quais dados serão coletados. Na prática, isso envolve desde o cadastro de pacientes, até o registro de sintomas, doenças, medicamentos receitados, exames, cirurgias, recorrências de atendimento, entre outros detalhes que, a longo prazo, geram uma volumetria expressiva que pode ser revertida às próprias empresas.

Cultura data driven

Dados errôneos causam mais prejuízo às empresas do que a falta de dados. Nem sempre os serviços de saúde e profissionais do setor compreendem e sabem executar a coleta com um olhar orientado por dados. Ou seja, cabe aos executivos, desde o início, criarem e fortalecerem uma cultura voltada à análise e uso correto dos dados, pois muitas vezes, essa tarefa da alta gerência é complementar, quando o profissional tem a compreensão da relevância do uso de dados, ou de formação quase que pedagógica.

Vale destacar que, no final do ano passado, durante evento da Associação Nacional de Hospitais Privados (Anahp) foi discutida a maturidade da transformação digital em hospitais. A gestão de dados foi considerada como o principal desafio ao lado do fortalecimento de uma cultura digital. Na visão de Felipe Reis, diretor de saúde digital da consultoria Folks, “a governança de dados é o domínio mais atrasado do setor”. O desafio, porém, na perspectiva do executivo, está na transformação de dados em inteligência informativa.

Olhando para o cenário brasileiro, há empresas que têm expertise para fazer essa transformação. Na prática, o direcionamento dos serviços dessas organizações passa por utilizar engenharia de dados ao mercado de saúde, gerando analytics estratégicos e dados integrados para proporcionar ganhos reais para as instituições do setor. Para isso, essas organizações têm em mãos o oportuno desafio de mostrar ao mercado que a quantidade e a qualidade devem ser consonantes, e não antagônicas.

Uma instituição de saúde, com cultura data driven, entende que todos os pacientes carregam com si milhões de informações que geram valor para os negócios. Pela ótica digital, esses dados quantitativos e qualitativos podem narrar de maneira integral a saúde física e mental dos pacientes ao longo da vida, como um médico que conhece seu paciente desde os primeiros anos de vida e o acompanha até a mais longeva idade.

Posto de outro modo, para as empresas que já consolidaram uma cultura, e que detêm uma volumetria expressiva de dados, é fundamental compreenderem que a datificação oferece não só oportunidades, mas também aos riscos. Desse modo, a governança de dados inclui a construção de padrões eficazes de segurança da informação, sejam para públicos de interesse,, incluindo aqui os pacientes, e para o negócio em si.

Estar adequado à legislação de uso de dados, abaixo do guarda-chuva da LGPD, e das regras e normas do setor, gera confiabilidade no ecossistema de negócios, além de trazer tranquilidade e transparência aos pacientes e investidores.

Interoperabilidade de dados

Avançando na discussão, não podemos esquecer que pacientes utilizam diversos players de saúde no dia a dia, desde um cadastro numa rede farmacêutica até a aderência em um plano de saúde ou no agendamento de um exame ou cirurgia, por exemplo. Além disso, se olharmos com atenção, os serviços de saúde se multiplicam e, com eles, os canais digitais. Assim, o paciente “deixa rastros”, ou melhor, dados, ao utilizar qualquer canal, serviço ou produto digital de saúde.

Contudo, os dados que uma pessoa confia para uma rede farmacêutica chegam de maneira qualificada para um plano de saúde, laboratório ou clínica que esta mesma pessoa utiliza? Ou, dando dois passos para trás: será que existe um mínimo de integração de dados entre diferentes instituições públicas e privadas de saúde para benefício do paciente?

O open health é um modelo que, assim como o open finance nos serviços financeiros, visa garantir justamente esse intercâmbio de dados entre milhares de empresas do setor, de maneira segura, transparente e qualitativa. Claro, esse é o mundo ideal de quem pensa e executa a interoperabilidade de dados no setor. No entanto, para que os dados sejam compartilhados com qualidade entre as organizações, é necessário que haja boa governança, como detalhado anteriormente.

Neste sentido, a automação e a integração de dados no setor são o DNA de uma boa governança de dados e informações no ecossistema de empresas de saúde, sejam públicas ou privadas. E esse objetivo passa pela orquestração uma volumetria sustentada por analytics e outros ferramentais, como inteligência artificial de machine e deep learning, data lakes, cloud computing, dashboard, indicadores, entre outros recursos que geram insights para tomada de decisão por parte dos clientes, os ajudando na gestão de benefícios; consequentemente, para a saúde da sua população.

Por fim, a alta gerência das organizações de saúde deve ter em mente ainda que um dado desqualificado ou totalmente errado não só trará prejuízo para os seus negócios, mas também de terceiros (concorrentes ou não) e para todo o ecossistema de saúde. Com isso, o atendimento e a experiência dos pacientes são prejudicados.

Por lógica, se a sua empresa traz impactos negativos ao setor ao coletar e compartilhar dados errôneos, algum dia essa mesma prática volta à empresa, gerando perda no valor do negócio e uma possível debandada de pacientes, clientes e investidores.

*Laís Fonseca é CEO e co-fundadora da tech health QBem.