Saber os tipos de análise de dados na saúde é de suma importância. A razão é que a jornada dos pacientes precisa ser continuamente melhorada, já que tem relação direta com a fidelização e a possibilidade de recomendarem os serviços para outras pessoas.
Além disso, a análise de dados ajuda na agilidade operacional interna, como em gestão de estoques e nas entradas e saídas do estabelecimento. Logo, é impossível dissociá-la da automação se você pretende eliminar falhas, que impedem o negócio de agregar valor à experiência dos pacientes.
Continue a leitura para conhecer os tipos de análises de dados e como eles colaboram com a área da saúde!
O que é análise de dados na saúde?
A análise de dados é um processo que ajuda a extrair informação e conhecimento relevante para resolver um ou mais problemas específicos. Na prática, os dados de um negócio podem ser internos ou externos, e algumas das principais fontes são planilhas, bancos de dados e documentos hospedados na nuvem.
Quais os tipos de análises de dados na saúde?
As análises podem apontar para o que aconteceu, por que aconteceu, o que pode acontecer e o que fazer. Confira, a seguir, quais são os tipos.
Análise descritiva
Em geral, a análise descritiva é feita antes das demais. O intuito é descrever o que acontece em relação aos indicadores de desempenho e comportamentos dos pacientes, por exemplo.
Após identificar um panorama do que está acontecendo, a equipe envolvida vai se debruçar para encontrar outros elementos. Eles podem ajudar uma clínica ou hospital a corrigir suas falhas internas e melhorar a experiência dos pacientes.
Análise preditiva
Dado que estamos em um tempo de profunda transformação digital, mudanças acontecem em um ritmo mais acelerado do que antes. Assim, é crucial que as empresas do setor de saúde estejam atentas e não fiquem desatualizadas.
Vale saber antes dos concorrentes quais tratamentos e tecnologias são as mais modernas no tratamento de certas doenças, por exemplo. Portanto, uma boa análise preditiva ajuda negócios da área de saúde a serem mais competitivos e valiosos na perspectiva dos indivíduos inseridos na jornada.
Análise prescritiva
A ideia é entender o que pode acontecer dependendo das decisões tomadas. É bom avaliar os possíveis resultados e seus impactos antes de tomar qualquer decisão, especialmente quando se trata de investimentos financeiros.
Por exemplo, ao considerar a aquisição de um equipamento médico moderno para uma clínica, é necessário estudar as hipóteses.
- A aquisição vai gerar um bom retorno sobre o investimento (ROI)?
- Será que ela será útil nas rotinas?
- Quais são os custos associados à compra do equipamento?
Essas questões precisam ser respondidas antes da tomada de decisão final. Além disso, é relevante considerar outras variáveis como a disponibilidade de recursos humanos e materiais necessários para operacionalizar o novo equipamento adquirido.
Análise diagnóstica
Ela tem o objetivo de saber por que algo aconteceu e de que modo proporcionou um resultado positivo ou negativo.
Uma forma de empregar esse tipo de análise na saúde é coletar os dados referentes às interações dos indivíduos nas redes sociais ou no site institucional do empreendimento.
Com isso, dá para saber se as ações atuais de marketing e divulgação de serviços estão surtindo resultado ou não. Convém salientar que a jornada do paciente não começa no consultório, mas desde o primeiro contato — seja na leitura de um conteúdo específico, seja ao preencher um formulário de contato na internet, por exemplo.
Quais são as suas vantagens?
A transformação digital trouxe muitos avanços na Medicina e no tratamento de pacientes. Dito isso, é de suma importância atentar às novas práticas, bem como aos procedimentos que tendem a ficar obsoletos.
O processo de captação, retenção e fidelização de pacientes se torna muito mais efetivo com uma análise dos seus dados. O resultado é o aumento da receita e o potencial de crescimento do negócio.
Além disso, analisar os dados na saúde:
- permite um processo decisório mais acertado, capaz de fazer o negócio seguir um caminho que o levará a ter mais pacientes, receita e reconhecimento no mercado;
- propicia uma visão integral do negócio, principalmente pelo uso de um sistema que apresenta os dados em uma única interface, ajudando a reduzir falhas e gargalos;
- ajuda a incorporar uma cultura organizacional orientada por dados, aumentando a competitividade no ramo da saúde.
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Por que automatizar o processo de análise de dados?
O volume de dados tende a ser muito grande. Por isso, ao contar com Big Data, fica inviável fazer análises manuais, tornando o trabalho suscetível a erros, imprecisões e demora.
A automação desse processo é tão valiosa quanto a análise, já que isso deixa as equipes mais produtivas e aptas a acompanharem as mudanças no mercado, implementando-as rapidamente.
Como usar os tipos de análise de dados?
Para que cada um dos tipos de análise de dados promova os resultados que o negócio precisa, o primeiro passo é a adotar uma cultura organizacional data driven.
Com isso, consegue-se explorar melhor o poder do Big Data na saúde, fazendo os empreendimentos da área obterem muito mais do que informação, mas também conhecimentos sólidos sobre os pacientes e inteligência de mercado.
Depois, é fundamental começar gradativamente o processo de analisar os dados. O intuito é consolidar a cultura data driven, de modo que os colaboradores aprendam a obter insights baseados em amostras de dados.
Também é de suma importância democratizar a análise de dados. Em outras palavras, deve-se envolver o máximo de pessoas no processo, de modo que possam dar contribuições para otimizar suas rotinas e atender melhor os pacientes.
A automação é crucial se a empresa do ramo de saúde quer ter sucesso ao analisar seus dados. O caminho é poupar esforços humanos e apresentar um panorama dos pacientes e atividades internas.
Neste estudo de caso da Zetta By Semantix, por exemplo, é possível perceber o quanto de produtividade se ganha ao automatizar o processo.
Os principais tipos de análise de dados, como vimos, são o descritivo, o preditivo, o prescritivo e o diagnóstico. A ideia é que a gestão de saúde sempre conte com ferramentas e pessoas capazes de obter insights e conhecimento de mercado baseado em amostras, sendo estas oriundas dos bancos de dados, planilhas e arquivos na nuvem do negócio.
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