Ciência de dados na saúde gera mudanças de paradigma e, no caso da Argentina, seu sistema de saúde produz condições ótimas à sua aplicação, somando crescente impulso de profissionais voltados ao setor. O aumento da coleta de dados na saúde, por parte dos atores que para ela contribuem, aumenta exponencialmente e somada a tecnologias que surgem tanto em software quanto hardware, permitindo processamento, com computadores quânticos com variáveis interligadas de modo multidimensional, acessível a todos os setores. Estima-se que a inteligência artificial alcance US$ 360,36 bilhões em receita até 2028, com o mercado IA incluindo aplicativos como processamento de linguagem natural, automação de processos robóticos e aprendizado de máquina. As soluções e processos em IA transformaram setores que incluem saúde, tecnologia da informação, agricultura, educação, eletrônica, além de maximização de lucros, gerenciamento de custos, agilidade, fidelidade e retenção de clientes.
Aplicações da ciência de dados revolucionam a medicina de precisão permitindo geração de tratamento personalizado a partir dos dados pessoais, através da informação genética gerando medicamentos eficazes, daí, redução dos efeitos adversos e porcentagem de eficácia maior. A pandemia permitiu o rastreamento da evolução ao lado de endemias cuja maior eficácia foi sobre os que usaram Inteligência Artificial e análise de dados nas possíveis infecções ou fontes de infecção. A ciência de dados gera padrões que relacionam sazonalidade a determinadas doenças, mesmo em épocas de maior movimento e através de análise de dados históricos, o sistema de saúde fornece épocas do ano, locais, preparando o sistema e tornando-o eficiente além de identificar o setor de risco. A correlação de dados é ciência que torna fácil encontrar relação ambiental em doenças raras, facilitando busca ou análise de fatores que correlacionam doenças, em lugares diferentes. A ciência de dados gera sistema de saúde baseado na pessoa com tratamentos personalizados, eficientes favorecendo a todos de forma equitativa e aumentando precisão dos tratamentos tornando o sistema mais inclusivo.
Moral da Nota: especialistas usam grandes quantidades de dados para avaliar o que funciona melhor, isto é, a abordagem da ciência de dados na saúde permitindo aplicar análises de dados agregadas de vários campos para impulsionar o setor. A ciência de dados muda o setor de saúde desde tecnologias como IA e DevOps para rastreamento até agendamento de turnos de enfermagem, respaldando abordagem em dados baseada em valor permitindo otimizar a força de trabalho e rendimento, melhorando a satisfação dos destinatários dos cuidados, equilibrando oferta e permitindo reduzir custos e readmissões. Acelera operações e ajuda na recuperação de pacientes de várias doenças, incluindo Covid e à medida que a indústria navega no cenário pós-pandemia, não mostra sinais de desaceleração. Tendências de ciência de dados avançam ao surgimento de plataformas híbridas: permitindo consolidar dados de saúde e recursos de análise, requerendo a construção de estratégia de plataforma onde as organizações alavancam recursos internos. A construção de um hub de análise para big data, onde ferramentas são criadas para gerenciar e processar o ciclo de vida da ciência de dados, dá maior visibilidade a inteligência artificial e aprendizado de máquina que provaram ser fundamentais para acelerar a comunicação e gerenciamento de dados na área da saúde. A inteligência artificial é usada para diagnosticar doenças usando visão computacional e aprendizado profundo para entender imagens de varreduras como certos tipos de câncer, encontradas e tratadas mais cedo, significando taxa de sobrevivência maior aos pacientes. O DevOps desempenha papel vital, na área de produtos farmacêuticos e ajuda empresas do setor reduzir custos, alcançar conformidade mais rapidamente e manter a produtividade. Os gêmeos digitais avançam nos dados de saúde, impulsionando recuperação pós-pandemia do setor, permitindo que organizações tomem decisões mais rápidas com auxílio de modelagem e simulação. Decompor processos diários em informações numéricas, coisas como tempos de espera, número de funcionários, disponibilidade de recursos, plantas baixas e horários de picos de demanda é onde a ciência de dados na saúde contribui à excelência do processo. Esses dados fornecem blocos sobre os quais construir réplica digital ou gêmea e, nesse playground virtual, experimenta e otimiza executando simulações de equipamentos de monitoramento domiciliar significando que os serviços de saúde têm vastos estoques de dados estruturados. Por fim, o Ministério da Saúde britânico anunciou que o número de pacientes com poucas ou nenhuma sequela pós acidente vascular cerebral foi multiplicado por três, graças à inteligência artificial. O sistema Brainomix e-Stroke, desenvolvido por empresa de Oxford, reduz o diagnóstico em mais de uma hora e permite escolha rápida do tratamento mais adequado, utilizado em 111 mil casos suspeitos de AVC, aumentou de 16% à 48% a taxa de pacientes com nenhuma ou leve incapacidade. A IA fornece apoio à tomada de decisão na interpretação de exames cerebrais, permitindo que o paciente "tenha tratamento certo, no lugar certo, na hora certa". Mais de 85 mil pessoas na Inglaterra têm um AVC a cada ano.