Porque milhões de pessoas morrem por dia com doenças que poderiam ser evitadas com uma vacina de 1 dólar, porque neste exato momento um surto de gripe pode estar acontecendo bem embaixo do seu nariz, e porque é possível. Com a invasão dos dispositivos móveis – presentes até nas regiões mais pobres do continente africano – a coleta de dados ficou muito mais fácil, passível de ser integrada e analisada.
Não faltam exemplos do quanto o Big Data auxilia na descoberta de informações sobre a saúde das pessoas, como muito explorou o consultor e articulista Eduardo Prado em seu último artigo sobre o Big Data e a Saúde Populacional, além de muitos outros posts.
Não é à toa que as principais empresas do mundo têm explorado o conceito, como é o caso da parceria entre IBM e Twitter, anunciada no final do ano passado, com o objetivo de analisar os dados gerados pela rede social e, assim, moldar as decisões estratégicas das empresas a partir do comportamento digital dos consumidores, que compartilham opiniões e sugestões online e de maneira espontânea.
Em 2013, pude participar do Global Summit da norte-americana Intersystems, em Orlando (EUA), onde “o big data foi a grande estrela da festa”. Acredito que os desafios quanto a sua aplicabilidade, ali apresentados, não tenham mudado muito de lá pra cá, principalmente quando se trata da realidade brasileira, onde menos de 15% dos quase sete mil hospitais são informatizados.
Para o líder do Mckinsey Global Institute, Michael Chui, privacidade; confidencialidade; alto custo; necessidade de mão de obra técnica, com conhecimento de Business Intelligence (BI); e necessidade de infraestrutura de interoperabilidade são alguns aspectos que podem representar entraves.
O professor apresentou pesquisas de diferentes entidades como, por exemplo, do English National Health Service (NHS), que demonstram uma série de problemas com a troca de informações de saúde, como:
1.Documentos imprecisos e incompletos;
2.Documentos transformados, o que prejudica o significado das informações;
3.Documentos irrecuperáveis para pesquisa;
4.De proveniência desconhecida;
5.De granularidade insuficiente (pouco detalhamento);
6.Incompatível com os protocolos de pesquisa.
Mesmo em um cenário mais do que adverso, como é o caso da África Subsaariana, acredito que a trajetória do médico Joel Selanikio e CEO do Magpi – empresa de novas soluções e tecnologias para a Saúde – responde a pergunta por que é importante pensar em Big Data?
