BJPE Brazilian Journal of Prod Engineering’s Post

Para trabalhar com análise de dados na saúde pública, você pode seguir estes passos: 1. Coleta de dados: Identifique fontes de dados relevantes, como registros de saúde, relatórios de vigilância epidemiológica e dados demográficos. 2. Limpeza e preparação de dados: Limpe os dados, corrija erros e padronize formatos para garantir sua qualidade e consistência. 3. Análise exploratória: Explore os dados para identificar padrões, tendências e relações potenciais, utilizando técnicas estatísticas e visualizações de dados. 4. Modelagem estatística: Desenvolva modelos estatísticos para analisar e prever padrões de saúde, como incidência de doenças ou fatores de risco. 5. Análise espacial: Utilize técnicas de análise espacial para mapear a distribuição geográfica de doenças e identificar áreas de maior risco. 6. Análise de tendências temporais: Analise dados ao longo do tempo para identificar tendências e padrões sazonais, ajudando na detecção precoce de surtos e na avaliação de intervenções. 7. Comunicação de resultados: Comunique os resultados da análise de dados de forma clara e acessível, utilizando visualizações de dados e relatórios para informar tomadores de decisão e o público em geral. 8. Monitoramento e avaliação: Monitore continuamente os indicadores de saúde e avalie o impacto de intervenções e políticas de saúde, ajustando-as conforme necessário com base nos resultados da análise de dados. Essas etapas podem ser realizadas com o auxílio de ferramentas de análise de dados, como R, Python, SAS ou softwares específicos para saúde pública. Além disso, é importante trabalhar em colaboração com profissionais de saúde, epidemiologistas e estatísticos para garantir a precisão e relevância dos resultados. #analisededados #data #saudecoletiva #saudepublica #sus

Dia 30/07/2024, nossa turma de capacitação terça-tarde da instrutora Anairan Lima, teve como tema ministrado a “Big Data”, Big Data referindo-se a conjuntos de dados extremamente grandes e complexos que são difíceis de processar, usando métodos tradicionais de análise de dados. Esses dados podem vir de diversas fontes, como redes sociais, sensores, transações comerciais e muito mais. A importância do Big Data está em sua capacidade de fornecer insights valiosos que podem informar decisões e estratégias em várias áreas, desde negócios até pesquisas científicas. Tendo em vista isso, Os 5 V's que definem o Big Data são: Volume: Quantidade massiva de dados. Velocidade: Rapidez com que os dados são gerados e precisam ser processados. Variedade: Diversidade de tipos de dados (estruturados, semiestruturados, não estruturados). Veracidade: Qualidade e precisão dos dados. Valor: Capacidade de transformar dados em insights úteis. Essas características citadas acima, ajudam a entender e gerenciar a complexidade e o potencial dos dados em grande escala. O tema escolhido para realização de um trabalho, foi o uso do Big Data na saúde. Big Data na saúde usa grandes volumes de dados para melhorar cuidados, pesquisas e gestão. Aqui estão algumas maneiras simples de como isso funciona: 1. HISTÓRICOS E DIAGNÓSTICOS: Analisa dados dos pacientes para fazer diagnósticos mais precisos e personalizados. 2. PREVENÇÃO: Identifica sinais de doenças cedo e prevê surtos para agir rapidamente. 3. GESTÃO DE RECURSOS: Ajuda a gerenciar melhor os recursos médicos e a alocar leitos, equipamentos e pessoal. 4. PESQUISA: Facilita o desenvolvimento de novos medicamentos e tratamentos ao analisar grandes quantidades de dados de ensaios clínicos. 5. EXPERIÊNCIA DO PACIENTE: Melhora a qualidade do atendimento e a experiência do paciente, usando feedback e monitoramento remoto. Em resumo, Big Data na saúde torna os cuidados mais eficazes e personalizados, melhora a gestão dos recursos e acelera a pesquisa médica. CIEE - Centro de Integração Empresa-Escola

A 𝐪𝐮𝐚𝐥𝐢𝐝𝐚𝐝𝐞 𝐝𝐨𝐬 𝐝𝐚𝐝𝐨𝐬 é crucial na saúde, e pequenas melhorias em precisão, completude, aplicabilidade, consistência e velocidade podem fazer uma grande diferença na sua 𝐞𝐬𝐭𝐫𝐚𝐭é𝐠𝐢𝐚 𝐝𝐞 𝐠𝐨𝐯𝐞𝐫𝐧𝐚𝐧ç𝐚. Em meu último texto exploro estratégias práticas para maximizar o 𝐯𝐚𝐥𝐨𝐫 𝐝𝐨𝐬 𝐝𝐚𝐝𝐨𝐬 na transformação digital do setor. Não deixe de conferir o artigo completo na página da 𝐂𝐈𝐒 para aprofundar seu conhecimento sobre esse tema! 📊✨

📊 Índice de Qualidade de Dados: Estratégias para Melhorar e Maximizar Valor A qualidade dos dados é essencial para a transformação digital na saúde. Cada vez mais, decisões clínicas e administrativas são guiadas por dados, o que torna fundamental garantir que esses dados sejam precisos, completos, aplicáveis, consistentes e disponíveis rapidamente. Texto elaborado por Lucas Fonoli, MD, MBA, embaixador da CIS - Comunidade Inovação em Saúde O Índice de Qualidade de Dados avalia essa qualidade em várias dimensões: 🔍 𝐏𝐫𝐞𝐜𝐢𝐬ã𝐨 A precisão dos dados começa na ponta, com quem os insere. Para melhorar esse índice, é essencial envolver os responsáveis pela imputação de dados no processo e acompanhar toda a jornada dos dados. Data Stewards desempenham um papel crucial aqui, monitorando e garantindo a qualidade desde a coleta até o uso final, assegurando que as informações inseridas são corretas e confiáveis. 📊 𝐂𝐨𝐦𝐩𝐥𝐞𝐭𝐮𝐝𝐞  Dados incompletos podem prejudicar severamente a análise e a criação de algoritmos preditivos. Se uma variável importante tem apenas 50% de completude, isso significa que metade dos registros pode precisar ser descartada. Na fase de treinamento de um modelo preditivo, todas as variáveis selecionadas precisam estar completamente preenchidas. 🎯 𝐀𝐩𝐥𝐢𝐜𝐚𝐛𝐢𝐥𝐢𝐝𝐚𝐝𝐞 Cada dado coletado tem um custo, seja financeiro ou de recursos humanos. Para garantir o melhor uso desses recursos, devemos adotar uma abordagem de Lean Data Collection, focando apenas na coleta de dados que realmente geram valor. Isso permite reduzir o excesso de variáveis e garantir que os esforços estejam direcionados para a coleta de dados com maior aplicabilidade. 🛠️ 𝐂𝐨𝐧𝐬𝐢𝐬𝐭ê𝐧𝐜𝐢𝐚 A consistência temporal dos dados é um dos principais termômetros de possíveis falhas nos processos de coleta e processamento. Quando os dados são inconsistentes, raramente isso se deve a fenômenos externos. A maioria das inconsistências resulta de falhas em processos internos. Por isso, é fundamental monitorar e ajustar continuamente o fluxo de dados para garantir uma maior estabilidade e confiabilidade. ⏱️ 𝐕𝐞𝐥𝐨𝐜𝐢𝐝𝐚𝐝𝐞 Com a transição para a gestão baseada em dados, a rapidez na geração de análises e indicadores é essencial. Acelerando a coleta e processamento, é possível garantir que os insights sejam gerados em tempo hábil para apoiar decisões clínicas e operacionais mais eficientes. 🔑 𝐒𝐢𝐧𝐠𝐮𝐥𝐚𝐫𝐢𝐝𝐚𝐝𝐞 Dados singulares nos proporcionam novas e valiosas perspectivas de análise, seja em parâmetros de negócios ou de saúde. Ao incorporar variáveis únicas e diferenciadas, enriquecemos a análise e potencializamos a capacidade de gerar insights mais precisos. A inclusão de dados singulares ajuda a mitigar vieses e a diversificar a base de informações, resultando em predições mais robustas e confiáveis. 🔔 Na próxima semana, exploraremos como as políticas podem acelerar a implantação de uma cultura empresarial baseada em dados.

Começar na Gestão de Dados de Saúde: Um Framework Simples Enfrentar a gestão de dados de saúde pode parecer um desafio gigante. Aqui está um caminho simples para começar: Conhecer os Dados: Identifique e mapeie tabelas e variáveis. Entenda como se relacionam. Limpar os Dados: Remova erros ou substitua por valores "null". A limpeza é essencial. Explorar Dados: Analise as distribuições dos dados para encontrar padrões e inconsistências. Integrar e Calcular: Não hesite em combinar tabelas, criar novas variáveis e adicionar colunas. Construir Modelos e Relatórios: Com os dados limpos e integrados, avance para análises mais complexas e desenvolva relatórios de BI. Começar é o passo mais importante. Com que ferramentas? desde um simples Excel com Power Query ou Jamovi até à utilização de R ou Python.

🔍 Desbloqueando o Poder dos Dados de Saúde Pública! 🚀 Você sabia que muitas empresas enfrentam desafios enormes para transformar dados brutos de saúde em insights valiosos? 📊💡 Dados do DATASUS e da ANS são ricos, mas complexos de trabalhar. A boa notícia é que existem soluções para simplificar esse processo! Conheça como o Data Products, o Tab4u e a Consultoria de RWE da Precision Data podem revolucionar sua análise de dados, economizando tempo e recursos enquanto aumentam a precisão das suas decisões estratégicas. 🌟   Leia nosso novo artigo e descubra como superar as barreiras da análise de dados de saúde pública: https://lnkd.in/dKSMnp-d #Dados #DadosDaSaúde #DataProducts #Tab4U #SaúdePública #DataScience #BusinessIntelligence #PrecisionData #OMOP #RWE #RWD

📊 Explorando o mundo da área de dados: uma jornada compartilhada! ❓ O que é a área de dados e por que ela é tão importante? Vivemos na era da informação, onde dados estão em toda parte. Desde o momento em que você abre um aplicativo no celular até a sua última consulta médica, 📱🏥 dados estão sendo gerados, armazenados e, mais importante, analisados. Mas afinal, o que é a área de dados? A área de dados é o campo responsável por transformar dados brutos (como números, textos ou registros) em informações úteis, insights e ações estratégicas. Ela engloba atividades como: 🔍 Coleta: Capturar dados de diferentes fontes. 📦 Armazenamento: Organizar dados de forma eficiente. 📈 Análise: Transformar dados em insights para tomada de decisão. 🌟 Por que isso é tão importante? Imagine que você está gerenciando um hospital 🏥 e percebe um aumento na espera por atendimento no pronto-socorro. Sem dados, suas decisões poderiam ser baseadas apenas em percepções. Mas, com dados, é possível: ✅ Identificar os horários de pico e ajustar a escala da equipe médica. ✅ Mapear quais especialidades têm maior demanda e redistribuir recursos. ✅ Acompanhar o tempo médio de atendimento e criar metas para melhorar a eficiência. Essa é a essência de uma cultura data-driven: tomar decisões com base em dados confiáveis, e não em intuições. 🏥 Exemplo prático: Data-driven na área da saúde Em um hospital, o uso de dados pode transformar a experiência de pacientes e melhorar os processos internos. Imagine que você utiliza um painel de indicadores que monitora em tempo real: * Taxas de ocupação de leitos 🛏️. * Tempo de espera no pronto-socorro ⏳. * Taxas de readmissão de pacientes 📊. Com essas informações, é possível: * Otimizar o fluxo de pacientes, reduzindo filas e aumentando a satisfação. * Antecipar a necessidade de recursos, como materiais ou equipes adicionais, em períodos de maior demanda. * Identificar gargalos que impactam a qualidade do atendimento e implementar melhorias. Hospitais que adotam essa abordagem não apenas melhoram seus resultados operacionais, mas também salvam vidas ao tomar decisões mais rápidas e precisas. ✨ Conclusão A área de dados é muito mais do que números em planilhas. 🧮 É sobre entender comportamentos, identificar tendências e criar soluções que gerem valor. Hoje, quem não trabalha de forma data-driven corre o risco de ficar para trás em um mundo movido por dados. Agora eu te pergunto: como você acha que os dados podem transformar o setor da saúde? 💬 Deixe sua opinião nos comentários! #Dados #DataDriven #Saúde #TransformaçãoDigital #Inovação #CiênciaDeDados #GestãoHospitalar #Analytics #Tecnologia

Com bilhões de bytes de dados gerados diariamente, apenas ferramentas avançadas e habilidades analíticas conseguem transformar esse volume em insights estratégicos. Saiba mais sobre o papel da análise de dados na tomada de decisões e no sucesso no mercado atual. Confira aqui:

Descubra o poder dos seus dados com uma visibilidade melhorada! Saiba quais são os principais desafios e estratégias eficazes para alcançar a visibilidade dos dados.👉 https://hubs.ly/Q02Jm1s60 O nosso blogue analisa a importância da visibilidade dos dados, os desafios que as organizações enfrentam e as estratégias eficazes para os ultrapassar. Não perca estos insights! #DataVisibility #ITSM

Será que sua empresa está pronta para usar dados?     Independente da realidade em que atua - e mesmo que não perceba - todo profissional convive com um volume gigantesco de informação ao redor. Os dados estão espalhados, em um aparente caos, e Bigdata e Analytics podem ajudar na organização e padronização de informações. Isso gera um diferencial competitivo importante para qualquer negócio e coloca a ciência de dados em evidência.   Mas será que sua empresa está preparada para usar essas ferramentas?   Antes de iniciar qualquer projeto, você precisa ter clareza na resposta a duas perguntas que parecem básicas: 1) O que eu quero saber? 2) Que utilidade eu vou dar para o novo conhecimento criado a partir das minhas análises?   Definir qual o cenário a ser desbravado - que variáveis analisar, agrupar e relacionar - é o mapa que guia o desenvolvimento de ferramentas de inteligência capazes de extrair, ordenar e apresentar informações de maneira organizada. Sem esse primeiro passo, o excesso de dados disponíveis torna complexa demais qualquer avaliação para a tomada de decisão.   Cito como exemplo o mercado de saúde. Hoje temos informações sobre 390 mil empresas da rede assistencial, duas mil operadoras de saúde suplementar, três milhões de profissionais de saúde e bilhões de procedimentos. Um volume gigantesco de dados que podem ser cruzados. Na prática, seja lá qual for a sua estratégia, é fato que a “pilha” de dados deixados de lado será maior do que a dos dados utilizados.   A definição de quais dados serão úteis depende das respostas às perguntas apresentadas logo acima.   Ao mesmo tempo, a capacidade de respondê-las com clareza e objetividade vai indicar se sua organização está preparada para usar da melhor forma a ciência de dados.   #cienciadedados #bigdataanalytics