SAÚDE
“ATENDER A NECESSIDADE DE SAÚDE INTEGRAL DO SER HUMANO COM QUALIDADE, TECNOLOGIA E AGILIDADE NO CONCEITO DE TRATAR, EDUCAR E PREVENIR DEVE SER A MISSÃO DE QUALQUER ORGANIZAÇÃO VOLTADA AO SETOR DA SAÚDE”
Cada vez mais as ferramentas de Data Science e Analytics têm se tornado indispensáveis em todas as áreas do setor da saúde, como diagnósticos, auxílio em exames, consultas e cirurgias, programas preventivos, problemas de saúde pública, monitoramento da expansão de doenças e combate a focos de disseminação, e modelos de gestão hospitalar e de clínicas e laboratórios, por exemplo.
A utilização de modelos preditivos e algoritmos de machine learning são de fundamental importância para profissionais da saúde e gestores, para que a tomada de decisão seja sempre realizada por gestores e líderes com maior segurança, acurácia e confiança, com foco no bem-estar e na saúde individual e coletiva.
CONSTRUÇÃO E CAPTAÇÃO
-
Levantamento de dados secundários ou em campo (primários) para a confecção de datasets sobre comportamentos e hábitos de pacientes, recorrência de exames laboratoriais, evolução de diagnósticos e práticas de saúde e bem-estar,
-
Desenvolvimento de questionários estruturados para levantamento de dados para melhoria da eficiência e da qualidade dos serviços prestados em clínicas e hospitais.
DIAGNÓSTICO
-
Investigação e identificação de práticas e de modelos vigentes de gestão em clínicas, hospitais e laboratórios, para a posterior proposição de melhorias e otimização de processos e recursos,
-
Avaliação das necessidades organizacionais, que podem incluir cuidados com os colaboradores, como triagem, consultas, exames de diagnose, tratamento e controle, e acompanhamento e prevenção. Também é possível que avaliações sejam estruturadas com foco em comunidades locais, a depender os interesses de Responsabilidade Social da organização,
-
Análises preliminares das bases de dados para estudo de quais técnicas de modelagem e analytics podem ser utilizadas para determinados tipos de tomada de decisão,
-
Tratamento das bases de dados existentes para a identificação de possíveis outliers ou missing values, dimensão amostral e ajustes em dados para aplicação de técnicas de Data Science,
-
Estruturação e elaboração de POC´s.
DATA SCIENCE E ANALYTICS
-
Desenvolvimento de modelos robustos de analytics, big data, machine learning e deep learning para fins preditivos e/ou de otimização de recursos materiais, humanos e financeiros,
-
Utilização de toolboxes como Python, Java, R, Hadoop, Spark, SAS, Stata e SPSS para implementação de scripts e rotinas, estimação de modelos e obtenção de outputs propícios à tomada de decisão.
IMPLEMENTAÇÃO PARA TOMADA DE DECISÃO
-
Análise conjunta dos resultados junto à equipe gestora, relacionando os outputs encontrados aos objetivos da organização,
-
Com foco na transferência de conhecimento, propomos treinamentos especializados sobre Data Science e Analytics. Além disso, também temos experiência no oferecimento de treinamentos para profissionais da área da saúde que atuam na gestão, logística e no atendimento clínico, empreendedores interessados em saúde com enfoque social e de sustentabilidade, gestores e líderes de negócios sociais e organizações da sociedade civil, além de futuros agentes de transformação na área da saúde. Nestes casos, o foco tem sido em empreendedorismo social na saúde, investimentos de impacto social e avaliação, plataformas digitais na saúde e marcos legais.
