Business Intelligence

Hospitais e Instituições de Saúde recolhem enormes quantidades de dados clínicos, de informação do paciente, administrativos/financeiros que se encontram dispersos nos diferentes sistemas, que podem não ter a capacidade de trocar e usar esta informação dentro de um contexto de entendimento entre os diversos intervenientes no processo de saúde do paciente. Uma solução para analisar processos de saúde de forma integrada para alcançar metas e melhorias de processo é a utilização de Business Intelligence (BI).

Adaptando estratégias comprovadas de gestão de informação, a eficiência nos cuidados de saúde pode ser melhorada, o desperdício e a redundância diminuídos e a segurança e os resultados dos pacientes efetivada.

As nossas soluções de Business Intelligence visam permitir extrair um maior conhecimento do negócio. Trabalhamos diretamente com os administradores, diretores e chefias intermédias e com os profissionais de saúde adaptando a nossa tecnologia ao negócio e não o contrário.

Genericamente, recolhemos informação espalhada pelos múltiplos sistemas e disponibilizámos-la em forma de conhecimento para que estes tomem decisões baseadas em factos e menos em intuições.

Recolha de dados

No contexto do Data Warehouse (DW) e Business Intelligence (BI) ouvimos muito falar sobre o processo de ETL. Essa sigla significa Extração/Recolha, Transformação e Carga (em inglês Extract, Transform and Load).

Este processo possui três etapas. A primeira é a extração ou recolha de dados (extract), a segunda a transformação (transform) e por fim, a carga (load). Cada uma delas possui grande importância para o sucesso da transição dos dados dos sistemas de origem para o DW.

A etapa de recolha pode ser entendida como a fase onde os dados são extraídos dos sistemas de origem e transposta para uma área secundária (staging area), onde são convertidos para um único formato. A conversão é fundamental devido à heterogeneidade existente nas informações oriundas dos sistemas de origem, sendo essencial a conformação prévia para o tratamento adequado.

Integração e análise da qualidade dos dados

Após a recolha, teremos condições para iniciar a etapa de transformação e limpeza dos dados. Nessa fase são corrigidos, padronizados e tratados os desvios e inconsistências, transformando os dados de acordo com as regras do negócio.

O mapeamento de dados (data mapping) é parte do processo de transformação. O mapeamento fornece instruções detalhadas para uma aplicação sobre como obter os dados necessários para processar. Ele também descreve qual campo de origem é mapeado para qual campo de destino.

Antes que os dados sejam integrados, os mesmos necessitam ser limpos e padronizados (LX = Lisboa, Senhor = Sr. ou Bia = Beatriz), bem como os duplicados removidos. Para além disso é nesta fase que se validam as regras de negócio e a sua consistência, ex.: não podem haver registos na especialidade de Pediatria com utentes com idade superior a 18 anos.

A etapa de carregamento ocorre em seguida com a de transformação. Assim que são efetuados os tratamentos necessários nos dados, é iniciado o carregamento do DW. Esta fase resume-se na persistência dos dados na base consolidada e que será a informação a ser utilizada para efeitos de tomada de decisão.

Este processo, por exemplo, é essencial para a criação das estruturas de Dimensões e Factos no ambiente do DW. A Dimensão possui característica descritiva, visa qualificar as informações provenientes da tabela Fato. Através dela é possível analisar os dados sob múltiplas perspetivas. Por exemplo, podemos ter Dimensões como Paciente, Especialidade e Profissional de Saúde.

O Facto possui característica quantitativa, a partir dele são extraídas as métricas que são cruzadas com os dados das Dimensões, concebendo, assim, informações significativas para a análise. O facto armazena as medições necessárias para avaliar o assunto pretendido.

Repositório centralizado de dados

O Repositório centralizado de dados / Data Warehouse (DW) contém quatro atributos fundamentais, definindo o DW como um conjunto de dados integrado, orientado por assunto, não volátil e estruturado temporalmente de maneira a suportar os gestores e profissionais de saúde no seu processo de tomada de decisão.

• Orientado por assunto: Os dados são organizados por assuntos, como por exemplo o serviço, o profissional ou os pacientes. Esta orientação providencia uma visão simples de um determinado assunto, permitindo uma melhor análise dos dados para o suporte à tomada de decisão.

• Integrado: Estreitamente relacionado ao conceito “orientado por assunto”. As informações provenientes das diversas fontes devem ser consistentes. Para isso são usadas as técnicas de limpeza e integração que resolvem os conflitos e discrepâncias dos diversos formatos dos dados.

• Estruturado temporalmente: O tempo é uma dimensão essencial que o DW deve suportar. Uma vez que o DW mantém dados históricos, este conceito permite detetar padrões e relações a longo prazo para auxiliar a tomada de decisão.

• Não volátil: Os registos não podem ser modificados ou atualizados depois de inseridos. Alguns dados podem ser considerados obsoletos pela instituição podendo ser eliminados (embora na realidade nunca se removam dados de um DW), e as mudanças são registadas como sendo dados novos.

Visualização / Monitorização

Um desafio comum nas instituições é permitir que os diversos intervenientes consigam monitorizar a evolução dos resultados de acordo com as metas definidas e objetivos traçados.

Uma boa solução para curar essas dores é a criação de dashboards que permitam o acompanhamento dos resultados por períodos do dia, semana ou até mesmo em tempo real.

Dashboards são painéis que mostram métricas e indicadores importantes para alcançar objetivos e metas traçadas de forma visual, facilitando a compreensão das informações geradas.

Existem diversos tipos de geração de informação, mas o formato visual ganha muitos pontos quando se trata de entender como estão a evoluir os resultados, possibilitando que qualquer pessoa consiga consumir a informação e com ela agir em conformidade.

Quer uma visão em tempo real dos dados? Claro - quem não quer? Com os nossos dashboards interativos que permitem visualizar todos os seus dados, filtrar e simplesmente navegar para se aprofundar nos dados subjacentes - chegar ao conhecimento da possível causa/efeito não é apenas rápido, é divertido.