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No contexto de aplicação de tecnologia na saúde pública, as análises estatísticas são fundamentais para melhorar a qualidade de vida da população. Crédito: Senivpetro/Freepik.

Alexsandra Rosa

Alexsandra Rosa é cientista de dados no Instituto das Cidades Inteligentes (ICI). Possui graduação em Estatística pela UFPR e MBA em Business Intelligence e Business Analytics pela Universidade Positivo.

Saúde pública

A importância da estatística e da análise preditiva na gestão da saúde

23/05/2024 16:23
Em todas as áreas da gestão pública, é fundamental que haja rigor e compromisso com a população nos momentos de tomada de decisão. As escolhas e definições precisam visar o bem comum, orientando a prestação de serviços com transparência, qualidade e economia de recursos.
Governantes e gestores públicos de todas as esferas têm em suas mãos muitos dados, que podem apoiar e ampliar suas capacidades políticas. Para isso, é fundamental o investimento em tecnologias e competências para um uso inteligente dos dados, para aproveitar todo o potencial das informações.
Uma área que podemos destacar nesse contexto é a da saúde pública. A análise de dados na gestão da saúde é de extrema importância, pois ajuda na compreensão de causas e efeitos de algumas doenças, assim como no acompanhamento de pacientes, melhorando a qualidade do atendimento, prevenção e tratamento.
A estatística é um excelente método de análise, é a ciência que estuda os dados, apoia o processo de transformação em informação, criando análises para geração de insights e acompanhamento da gestão de negócios e serviços.
Entre as análises possíveis está a preditiva, que permite identificar padrões em grupos de pacientes e doenças, prevendo resultados e tendências em um conjunto de dados. A partir dessa análise são realizadas projeções, ou seja, cálculos de probabilidade de ocorrências de eventos futuros, permitindo fazer o acompanhamento de doenças e planejamento de ações preventivas mais assertivas, identificando fatores de risco em cada grupo analisado.
Os modelos preditivos são desenvolvidos por meio de técnicas estatísticas avançadas, com cálculos e algoritmos para análise de dados mais complexos, utilizando ferramentas de big data, machine learning e redes neurais.
Um bom exemplo de aplicação da estatística na área da saúde está na atual epidemia da dengue, em que a análise de dados auxilia os governos a monitorar as regiões com focos dos mosquitos, quantidade e velocidade do crescimento de transmissão, capacidade e volume de atendimento dos centros de saúde. A análise preditiva apresenta cenários para a construção de estratégias de prevenção da disseminação da doença.
Outra forma de utilizar o modelo preditivo é a prevenção de doenças e acompanhamento de pacientes de forma personalizada. Ao observar informações e tendências de cada pessoa, as unidades de saúde conseguem prever quais doenças o paciente pode desenvolver, podendo criar estratégias de prevenção para essa população.
As análises podem ser viabilizadas por meio de painéis de gestão, os quais também podem ser disponibilizados para a comunidade. Assim, a população poderia verificar como estão os índices de contágio, quantidade de pessoas infectadas, locais de maior propagação das epidemias, como a dengue. Ficariam restritas à gestão informações relacionadas ao acompanhamento detalhado de atendimentos, medicamentos receitados e entregues e, principalmente, da prevenção de doenças.
Nesse contexto de aplicação de tecnologia na saúde pública, as análises estatísticas são fundamentais para melhorar a qualidade de vida da população, seja no combate às epidemias, criando estratégias de prevenção, ou no atendimento personalizado do paciente. Ao compartilhar informações com a comunidade, os governos promovem uma governança mais transparente e participativa, que pode contribuir com a prevenção de doenças. A integração de dados, tecnologia e participação cidadã cria um futuro melhor para a saúde pública.‌

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