Gestão e Análise de Dados de Saúde
A gestão e análise de dados de saúde é a área da informática em saúde que se ocupa de como os dados gerados em sistemas clínicos, administrativos e de saúde pública são armazenados, integrados, governados e transformados em conhecimento útil. Abrange a engenharia de repositórios que consolidam dados de saúde heterogéneos, as disciplinas que mantêm a fiabilidade desses dados e os métodos analíticos que os exploram para responder a questões sobre eficácia, populações e operações.
Definition
Gestão e análise de dados de saúde é o conjunto de métodos e infraestruturas para organizar dados relacionados com a saúde e aplicar técnicas estatísticas, computacionais e de mineração de dados a eles, a fim de gerar evidências e apoiar decisões nos níveis de pesquisa, populações e sistemas de saúde.
Scope
Esta área orienta o leitor sobre o ciclo de vida dos dados de saúde: captura e integração, armazenamento em armazéns de dados clínicos, governação e garantia de qualidade, e análises a jusante para investigação, medição populacional e operações. Reúne cinco tópicos que vão desde a infraestrutura (design de armazéns) passando pela gestão (governança e qualidade) até ao uso (eficácia comparativa, saúde populacional e aplicações de big data). É uma visão geral de referência, não um guia de construção ou uma ferramenta de decisão clínica.
Sub-topics
Key concepts
- Armazém de dados clínicos
- Integração de dados e extração-transformação-carga (ETL)
- Modelos de dados comuns
- Governança e gestão de dados
- Dimensões da qualidade dos dados
- Uso secundário de dados clínicos
- Pesquisa de eficácia comparativa
- Medição da saúde populacional
- Análise de big data
- Modelagem preditiva e mineração de dados
Mechanisms
Os dados de saúde têm origem em registos eletrónicos de saúde, sistemas de reclamações, registos, dispositivos e feeds de vigilância. Para serem reutilizáveis, estas fontes heterogéneas são extraídas, transformadas e carregadas em repositórios integrados, como armazéns de dados clínicos, frequentemente mapeados para um modelo de dados comum para que as consultas sejam portáteis entre instituições. As estruturas de governação atribuem responsabilidade pelos dados, e a avaliação da qualidade avalia dimensões como completude, correção e plausibilidade antes de os dados serem analisados. Os métodos analíticos variam então desde a medição descritiva até à mineração de dados e modelagem preditiva, com a questão analítica a determinar qual o design e quais os dados apropriados.
Clinical relevance
As infraestruturas e os métodos analíticos aqui descritos sustentam grande parte da evidência secundária utilizada nos cuidados de saúde, incluindo a medição da qualidade, estudos de eficácia comparativa e vigilância populacional. Compreendê-los ajuda clínicos e investigadores a julgar como a evidência derivada de dados é produzida e quais as suas limitações. Esta área descreve como a evidência e o suporte à decisão são gerados; não é, por si só, uma fonte de instruções de diagnóstico ou tratamento individuais.
History
À medida que os registos eletrónicos de saúde e os sistemas administrativos acumulavam grandes volumes de dados recolhidos rotineiramente, a atenção mudou da captura primária de dados para o uso secundário desses dados para pesquisa e gestão. Iniciativas para construir repositórios de pesquisa partilháveis, como a plataforma i2b2, e o crescimento da análise de big data nos cuidados de saúde durante a década de 2010, estabeleceram a gestão e análise de dados como um ramo distinto da informática em saúde com as suas próprias preocupações sobre qualidade, governação e reprodutibilidade.
Key figures
- David W. Bates
- Shawn N. Murphy
- Isaac Kohane
Related topics
Seminal works
- murphy-2010
- weiskopf-weng-2013
- bates-2014
Frequently asked questions
- Qual a diferença entre gestão de dados de saúde e análise de dados de saúde?
- A gestão de dados abrange como os dados de saúde são capturados, integrados, armazenados e governados para que sejam fiáveis e reutilizáveis; a análise abrange os métodos estatísticos e computacionais aplicados a esses dados para produzir conhecimento. As duas são interdependentes: a análise é tão fiável quanto a gestão e a qualidade dos dados subjacentes.
- O que significa 'uso secundário' de dados clínicos?
- Refere-se ao uso de dados que foram originalmente recolhidos para cuidados clínicos ou faturação para fins adicionais, como pesquisa, medição de qualidade ou vigilância populacional. Como os dados não foram recolhidos para esses fins, a governação e a avaliação da qualidade são centrais para os usar de forma responsável.