Uso de big data em saúde no Brasil: perspectivas para um futuro próximo

Diferenciais intraurbanos da sífilis congênita: análise preditiva por bairros do Município do Rio de Janeiro, Brasil

“…Para analisar as relações entre a variável desfecho e as variáveis explicativas adotou-se o modelo denominado árvore de decisão, técnica útil para a identificação das variáveis contínuas mais relevantes para a descrição de um problema. O método utiliza um algoritmo para análise de dados capaz de se adaptar e ser sensível a diferentes distribuições do conjunto de dados, e tem sido usado nas análises de dados em saúde 17 . O algoritmo selecionado -CaRT (Classification and Regression Trees) -é um modelo de regressão que estabelece relação com as variáveis explicativas e apenas uma variável contínua de desfecho, de modo que haja divisões do conjunto de dados (nós da árvore), criando subconjuntos de dados com valores da variável desfecho homogêneos.…”

Big Data em Pesquisas Populacionais sobre Câncer: Desafios e Oportunidades

“…Por outro lado, a quantidade de variáveis existentes nos bancos de dados amplia as chances de se identificar associações espúrias obtidas a partir de análises desvinculadas de modelos lógicos e/ou teóricos. Como estratégias, tem-se recomendado evitar a realização de testes de hipótese para todas as variáveis disponíveis, limitando-se apenas aquelas para as quais existe fundamentação teórica, empregando estratégias para reduzir a ocorrência de erro tipo I (quando o resultado do teste apresenta significância estatística, mas na verdade sua ocorrência se deu por acaso) como o teste de Bonferroni, a correção de Bonferroni e o controle das taxas de falsas descobertas por meio do procedimento de Benjamini-Hochberg 21,33 . Outras questões que não podem ser deixadas de lado referem-se à validade de construto e à confiabilidade 34 .…”

“…Nesse sentido, além das dimensões necessárias aos Big Data mais frequentemente descritas como velocidade, volume, variedade, veracidade, versatilidade, viabilidade, torna-se essencial o V de validade, proposto por Normandeau 35 . Cumpre ainda destacar que, uma vez utilizados com a finalidade de pesquisa, os Big Data não estão isentos do cumprimento dos requisitos éticos para pesquisas envolvendo seres humanos, sendo necessário garantir a privacidade, a confidencialidade, a segurança e a integridade dos dados 21,36 .…”

“…No Brasil, o primeiro RHC foi criado em 1982, no INCA, iniciando a coleta de dados a partir de janeiro de 198319 . Apac), bem como os bancos de dados de inquéritos e pesquisas disponibilizados no sítio do Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde do Brasil (DATASUS), e que podem ser úteis conforme o objeto do estudo21 .Embora essas bases de dados não cumpram necessariamente todas as dimensões desejáveis aos Big Data, como velocidade (alguns dados são disponibilizados entre um e três anos após sua ocorrência), outras características como volume, variedade, veracidade, versatilidade, viabilidade, em geral, estão presentes.EXEMPLOS DO USO DE BIG DATA EM CÂNCER NO BRASIL Em outro estudo, também com dados do Integrador RHC, dessa feita envolvendo 59.317 mulheres com câncer de mama, Abrahão et al…”

Big Data e mídias sociais: monitoramento das redes como ferramenta de gestão

“…Chiavegatto Filho (2015) avalia o uso de big data em saúde no Brasil e conclui que: a análise de big data encontra-se em um ponto de aceleração, que se tornou possível pela confluên-cia de dois fatores: a pressão pela divulgação de resultados de pesquisas públicas e o desenvolvimento computacional necessário para as análises estatísticas. O potencial da análise de big data está apenas começando a virar uma realidade na área da saúde, e epidemiologistas estão na posição ideal para liderarem essa nova área (Chiavegatto Filho, 2015, p. 331 Diante dessa perspectiva, é de extrema importância munir os gestores públicos de infor-mações precisas e de forma rápida.…”