Ao levar o paciente para o centro do cuidado e permitir o compartilhamento de dados estruturados e a interoperabilidade entre sistemas, o open health promete revolucionar o ecossistema de saúde.
O modelo se propõe a oferecer uma assistência mais eficiente, aumentar a transparência e reduzir erros médicos. Traz também a perspectiva de impulsionar o surgimento de diversos modelos inovadores de negócio, como a criação de soluções e plataformas que facilitem a integração e interoperabilidade entre diferentes sistemas de saúde e o desenvolvimento de aplicativos e soluções digitais que utilizem dados abertos para melhorar o cuidado com o paciente.
No entanto, quando refletimos sobre o open health no Brasil, nos deparamos com uma assistência em saúde que precisa atender milhões de brasileiros em diferentes contextos, com vulnerabilidades específicas e sujeitos a disparidades regionais. A essa complexidade, adicionamos as barreiras impostas por imaturidade digital do mercado de saúde, descentralização dos dados e predominância de prescrições ainda em papel.
Estabelecer diretrizes claras e criar incentivos para a digitização serão ações fundamentais para superar esses obstáculos e alcançar o potencial máximo dos dados na saúde.
Este estudo traz análises sobre o open health no Brasil, os desafios e as oportunidades de um modelo aberto de saúde e sua aplicabilidade em um país de proporções continentais. Abordamos também quais são as melhores estratégias para implementação nas organizações, levando em conta as implicações e os cuidados relacionados à segurança digital.
Armazenamento pessoal
O próprio paciente pode armazenar seus dados em um Personal Health Record (Registro de Saúde Pessoal) e consentir o acesso de acordo com suas necessidades.
Cuidado coordenado
Acesso rápido aos registros atualizados do paciente e disponibilidade de seu histórico clínico para diferentes profissionais.
Paciente no centro das decisões
Com acesso e controle sobre os próprios dados de saúde, os pacientes decidem com quem compartilhá-los e podem se envolver ativamente no gerenciamento do seu bem-estar. Além disso, o compartilhamento de informações possibilita ao paciente mais visão e comodidade na escolha de um serviço de saúde.
Novos modelos de negócio
Dados utilizados para um atendimento mais personalizado e focado em prevenção.
Interoperabilidade
Compartilhamento seguro e controlado de informações entre diferentes instituições de saúde, facilitando a continuidade da assistência médica.
Redução de erros médicos
Profissionais de saúde têm acesso a informações precisas e completas sobre a jornada de saúde do paciente.
Pesquisas
Aproveitamento de dados de saúde anonimizados para identificar padrões e tendências de saúde em larga escala e impulsionar avanços médicos científicos.
Eficiência
A minimização de redundância em exames e procedimentos proporciona não apenas a diminuição do desperdício, mas também uma notável economia de custos para pacientes e serviços de saúde. Isso promove uma abordagem mais direcionada e eficaz na prestação de cuidados médicos, garantindo um uso mais inteligente dos recursos disponíveis.
Portabilidade
Desburocratização do processo de portabilidade de dados, caso o paciente troque de plano de saúde ou seja atendido em diferentes hospitais. Os dados estarão sempre com ele.
Integrar sistemas, adequar-se a questões legais e regulatórias e garantir a proteção de dados são alguns desafios imediatos para implementação do open health no Brasil.
A falta de regulamentação clara e abrangente em relação ao compartilhamento e uso de dados de saúde é um dos principais obstáculos.
Igualmente urgente é a necessidade de promover uma mudança cultural entre os elos do ecossistema – provedores, governos, empresas, pacientes – para pavimentar uma estrutura digital que permita a efetiva troca de dados e compartilhamento de informações.
Também será necessário criar mecanismos de auditoria para garantir a conformidade e rastreabilidade no compartilhamento de informações de saúde.
Principais desafios tecnológicos a serem superados
- Padronização dos dados
- Privacidade e segurança
- Colaboração entre instituições
- Investimento em infraestrutura e tecnologia
A governança de dados desempenha um papel fundamental em um ambiente em que se busca compartilhar dados em saúde. Ela fornece as estruturas e orientações necessárias para garantir o uso seguro, ético e efetivo das informações nesse ecossistema e, assim, impulsionar avanços e melhorias no cuidado e na pesquisa médica.
Também é importante dar atenção à estruturação dos dados. No modelo open health, a estruturação se inspira em normativas internacionais que ressaltam a importância do consentimento informado do paciente para o compartilhamento de seus dados de saúde. Ela deve seguir diretrizes e padrões estabelecidos pelo governo e pela comunidade de saúde.
Desafios à estruturação dos dados
Problemas relacionados a complexidades e limitações técnicas na saúde podem ser um desafio para a estruturação dos dados no contexto do open health, o que envolve:
- Diversidade de sistemas e formatos
- Falta de padronização
- Problemas de qualidade dos dados
- Questões de privacidade e segurança
- Barreiras regulatórias
- Baixo investimento financeiro na digitalização da saúde
- Baixa capacitação para lidar com terminologias e padrões
- Falta de colaboração entre os participantes do setor
Com a implementação de um modelo de open health, os cuidados de segurança devem ser intensificados, já que os dados no setor da saúde são considerados sensíveis. As empresas precisam adotar sistemas robustos para evitar vazamentos e roubos.
A implementação do open health também deverá ser pautada na lei, com a adoção de medidas de segurança, privacidade e transparência no tratamento de dados.
Para estabelecer um ambiente seguro para o open health, é necessário adotar uma abordagem em três frentes principais:
- Investimento em tecnologia
- Mudança de mentalidade de todos os envolvidos no processo de implementação
- Regulação efetiva
Tecnologias disruptivas como inteligência artificial (IA), blockchain e Internet das Coisas (IoT) têm se mostrado aliadas poderosas na área da saúde. Aplicadas à realidade do open health, elas podem melhorar a eficiência operacional, otimizar o fluxo de trabalho e aprimorar a experiência do paciente.
A inteligência artificial, por exemplo, pode desempenhar um papel crucial na detecção precoce de doenças, por meio da análise de grandes volumes de dados e imagens médicas. Os casos de uso associados à inteligência artificial generativa (GenIA) abrangem desde a personalização de tratamentos até a detecção antecipada de patologias.
A inteligência artificial proporciona também um conjunto diversificado de ferramentas para otimização operacional. Muitos sistemas de saúde estão buscando oportunidades para reduzir encargos administrativos e melhorar a eficiência de fluxos de trabalho.
É recomendável começar a testar e implementar o open health de forma gradual, escolher um desafio específico e trabalhar em poucas frentes. Três aspectos devem ser considerados:
1. Decidir qual desafio será abordado
Para isso é preciso considerar a expertise da equipe, o potencial de impacto e as dificuldades a serem enfrentadas. O desafio pode estar relacionado à interoperabilidade de sistemas, ao compartilhamento de dados ou ao acesso à informação.
2. Focar na parte técnica
Isso envolve desenvolver soluções e padrões de comunicação que permitam a troca de informações de saúde de forma segura e eficiente entre as instituições envolvidas. O objetivo é estabelecer um padrão de comunicação que seja adotado por todos os participantes, facilitando a interoperabilidade e o compartilhamento de dados.
3. Considerar a agenda de negócio
O open health precisa ser sustentável e rentável para que possa ganhar escala e se tornar uma realidade amplamente adotada, considerando as necessidades das instituições de saúde e os benefícios que pode oferecer.
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