Dimensão e Quota do Mercado de Análise de Dados de Saúde na Europa - Análise do Crescimento, Tendências e Previsão (2025 - 2030)

Tendências e Perspetivas do Mercado de Análise de Dados de Saúde na Europa

A Análise de Dados Clínicos Deverá Registar um Crescimento Significativo ao Longo do Período de Previsão

• Um número crescente de institutos e empresas de saúde procura adotar a análise clínica como parte das suas operações para oferecer cuidados preventivos, monitorizando eficazmente os dados dos pacientes e prestando atenção individual para aumentar a eficácia e a eficiência dos seus serviços.
• A análise de dados clínicos está destinada a tornar-se uma ferramenta essencial que utiliza dados médicos em tempo real provenientes da e-saúde para gerar informações, tomar decisões, prever resultados e reduzir custos, permitindo intervenções precoces para potenciais complicações clínicas. A análise de dados clínicos está a ajudar os prestadores de cuidados de saúde a analisar os seus dados e a iniciar uma transição dos reembolsos por prestação de serviços para a aquisição baseada em valor, organizações de cuidados responsáveis e conceção de seguros baseada em valor (VBID).
• Os hospitais em Itália têm maioritariamente as suas plataformas de entrada de ordens informatizada por médicos (CPOE), registo médico eletrónico (EMR) e rastreamento por identificação de radiofrequência (RFID) totalmente operacionais no país. Os sistemas de informação hospitalar e os EMR na região da Lombardia constituem um dos investimentos proporcionados pelo governo italiano.
• A adoção crescente de registos digitais de pacientes como registos médicos eletrónicos na região está a registar um aumento que ajuda as organizações a oferecer melhores cuidados e a analisar as diversas condições dos pacientes. Assim, os dados de pacientes com hipertensão, doenças cardiovasculares e outras doenças crónicas podem ser melhor analisados.
• A análise de dados clínicos faz atualmente parte da resposta à COVID-19, onde as organizações de saúde e o governo utilizam dados de pacientes para enfrentar e capacitar-se para lidar melhor com crises. Por exemplo, o governo do Reino Unido utilizou dados de pacientes para analisar a situação, introduzindo os dados em algoritmos de aprendizagem automática e IA para reforçar as bases de dados governamentais e auxiliar ministros e funcionários no combate à pandemia.

Redução do Custo dos Cuidados e Previsão de Possíveis Serviços de Emergência

• A utilização de grandes volumes de dados nos cuidados de saúde reduz as despesas globais enquanto auxilia os investigadores na análise de dados de saúde populacional e na redução da probabilidade de surtos durante o tratamento de doenças. Alguns exemplos deste tipo de dados de grande dimensão são registos médicos, dados de dispositivos de testes médicos, registos hospitalares, informações sobre prescrições, histórico médico familiar, informações de identificação pessoal e informações de seguros.
• Os médicos e outros profissionais de saúde utilizam a análise de grandes volumes de dados para decidir de forma eficaz sobre tratamentos e serviços. Assim, auxilia os médicos na deteção precoce de doenças e enfermidades, quando podem ser tratadas de forma mais acessível. Espera-se que a utilização de análise de dados de saúde aumente em resultado dos fatores mencionados acima.
• O reinternamento hospitalar acarreta um custo elevado. De acordo com o HealthcareDive, o Medicare gasta mais de 26 mil milhões de USD por ano em reinternamentos. O Programa de Redução de Reinternamentos Hospitalares do Medicare, que acrescenta incentivos financeiros para combater os reinternamentos, também sujeita os hospitais a multas severas. A análise preditiva nos cuidados de saúde pode identificar pacientes cujas características apontam para uma elevada probabilidade de reinternamento, para que os médicos possam dedicar mais tempo a acompanhamentos e adaptar os procedimentos de alta de forma a evitar uma recuperação rápida.
• Graças à análise preditiva, as organizações de saúde podem identificar pacientes em risco de desenvolver doenças crónicas e fornecer-lhes cuidados preventivos antes que a doença se agrave. Através da análise de dados, os pacientes recebem pontuações com base nos seus dados demográficos, condições médicas, idade e padrões de cuidados anteriores. A Diabetes Care realizou um estudo que demonstrou como os modelos de análise preditiva para cuidados de saúde podiam estimar a esperança de vida de um idoso com diabetes entre cinco e dez anos, o que permitiu aos médicos elaborar planos de tratamento personalizados.

A análise preditiva no setor da saúde também auxilia na deteção de possíveis tendências de saúde populacional. Um estudo que empregou análise preditiva para identificar tendências de saúde foi publicado na revista Lancet Public Health. Este estudo concluiu que, a menos que os hábitos de consumo de álcool nos EUA se alterem, as doenças hepáticas relacionadas com o álcool irão aumentar e resultar em fatalidades.