Como o SQL ajuda a otimizar os fluxos de trabalho do setor de saúde

O SQL é uma linguagem universal para o gerenciamento de dados de saúde e a otimização do fluxo de trabalho. Neste artigo, veremos como usar o SQL para tudo, desde o agendamento de consultas médicas até o monitoramento de sinais vitais.

Os profissionais da área de saúde precisam aderir a vários processos para desempenhar suas funções. Esses processos, ou fluxos de trabalho, são adaptados a várias situações - recepção do paciente, diagnóstico, monitoramento, faturamento, documentação clínica etc. Embora esses fluxos de trabalho variem de acordo com o tipo de atendimento, o ambiente (hospital, clínica, telemedicina) e a função do profissional, todos eles exigem o manuseio eficiente e preciso de grandes volumes de informações críticas. O uso do SQL para informações de saúde ajuda a satisfazer essa necessidade.

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Gerenciamento saudável de informações

A eficiência do gerenciamento de informações nos fluxos de trabalho do setor de saúde tem um impacto direto na qualidade do atendimento ao paciente. Lembremos que estamos falando de vidas humanas. Uma informação incorreta ou um dado que não chega a tempo pode fazer a diferença entre a vida e a morte de alguém.

Por exemplo, considere o caso de um paciente que é admitido em um hospital com uma infecção grave que deve ser tratada imediatamente. Os médicos e enfermeiros responsáveis pelo tratamento dessa pessoa devem poder acessar seus registros médicos sem demora para descobrir se ela é alérgica a algum tipo de antibiótico.

Não pode haver inconsistências nas informações médicas de um paciente que possam gerar dúvidas sobre o histórico médico, medicamentos tomados ou diagnósticos anteriores. O gerenciamento dessas informações exige bancos de dados robustos que não permitam mal-entendidos. Um banco de dados SQL é a ferramenta ideal para otimizar o armazenamento, a modificação e a consulta dessas informações. Em caso de dúvida, basta ler este artigo sobre como o SQL ajuda o setor de saúde. Você também pode ler este artigo sobre como o SQL pode ajudar a todos em seu escritório.

Casos de uso do SQL no setor de saúde

Além de seu grande volume, as informações tratadas nos fluxos de trabalho do setor de saúde têm outra característica distinta: sua diversidade. Vamos considerar três fluxos de trabalho de informações comuns no setor de saúde que diferem substancialmente. (Há muitos outros, mas usaremos esses três como casos de teste para representar três formas diferentes de gerenciamento de dados de saúde).

1. Informações administrativas para cobertura médica e assistência social:

• Os dados devem ser perfeitamente estruturados para serem usados de forma eficaz.
• A integridade e a consistência dos dados são essenciais.
• Os dados devem poder ser armazenados e consultados rapidamente (embora a velocidade de armazenamento e recuperação de dados não seja, por si só, essencial para esse domínio).

2. Informações de sensores de monitoramento de pacientes:

• As estruturas de dados geralmente são simples; os dados podem até não ser estruturados.
• A captura, o armazenamento e a recuperação de dados devem ter latência zero.
• Fluxos de dados contínuos, sem limitações em termos de volume e extensão de dados, são essenciais.

3. Informações para análise epidemiológica:

• São necessárias estruturas de dados adequadas para processos analíticos
• O suporte a grandes volumes de dados - geralmente armazenados em data warehouses ou repositórios do tipo data lake - é essencial para a missão.
• O armazenamento de dados e os fluxos de trabalho devem facilitar a consulta de dados usando ferramentas analíticas.

Os três casos de uso mencionados acima representam fluxos de trabalho de saúde muito diferentes. E cada um deles exige ferramentas de gerenciamento de informações diferentes:

1. O gerenciamento deinformações administrativas requer bancos de dados relacionais e normalizados adequados para o processamento de transações on-line (OLTP).
2. Omonitoramento de informações de sensores requer bancos de dados em tempo real adequados para lidar com dados não estruturados; um exemplo é o TimescaleDB.
3. A análise epidemiológica requer repositórios de dados adequados para o processamento analítico on-line (OLAP) e ferramentas de IA específicas para fluxos de trabalho de análise de dados.

Embora cada um dos casos de uso acima exija uma tecnologia de banco de dados diferente, todos eles têm uma coisa em comum: usam SQL como a linguagem universal para consultar e manipular dados. Se você ainda não tem uma ideia clara do que é SQL, então a melhor maneira de aprender SQL é este guia para iniciantes.

SQL: Uma linguagem para gerenciar todos eles

Agora você pode ver por que entender o SQL está se tornando essencial para os profissionais de saúde que dependem de dados para realizar seu trabalho. Como uma linguagem usada para todos os tipos de bancos de dados, o SQL desempenha um papel essencial na unificação da forma como os dados de diferentes sistemas são manipulados e consultados.

Algumas das vantagens do uso do SQL nas operações do setor de saúde incluem:

• Facilitar a comunicação entre diferentes áreas, fornecendo uma linguagem comum de manipulação e consulta de dados.
• Evitar erros devido a informações imprecisas, inconsistentes ou ausentes.
• Possibilitar a tomada de decisões orientada por dados.
• Possibilitar a obtenção e o processamento de dados dentro do tempo permitido por cada fluxo de trabalho.

Exemplos de uso do SQL na área de saúde

A seguir, veremos como o uso do SQL resolve algumas necessidades comuns nos fluxos de trabalho do setor de saúde. Começando com o gerenciamento de registros de pacientes, veremos alguns exemplos de consultas SQL básicas aplicadas a situações reais.

Consultando os registros médicos de um paciente

Para um gerenciamento eficiente dos registros de pacientes, é fundamental ter um esquema de banco de dados normalizado para evitar informações inconsistentes ou com falta de integridade. O diagrama entidade-relacionamento (ERD) a seguir mostra um esquema básico para registros de pacientes.

Esse esquema representa as tabelas em um banco de dados fictício de uma clínica médica. Podemos escrever algumas consultas nesse banco de dados para obter informações relevantes sobre o paciente.

Como exemplo, vamos ver uma consulta que retornará os detalhes de todos os procedimentos médicos realizados no paciente cujo ID é 12345:

SELECT
  p.last_name AS patient_last_name,
  p.first_name AS patient_first_name,
  mp.date_performed,
  mp.description AS practice_description,
  d.last_name AS doctor_last_name,
  d.first_name AS doctor_first_name,
  mp.outcome
FROM Medical_Practice AS mp
INNER JOIN Patient p 
  ON p.patient_id = mp.patient_id
INNER JOIN Doctor d 
  ON d.doctor_id = mp.doctor_id
WHERE p.patient_id = 12345;

A consulta acima junta a tabela Medical_Practice com as tabelas Patient e Doctor usando campos com informações compartilhadas (patient_id e doctor_id, respectivamente). Em seguida, ela procura as informações especificadas após a instrução SELECT. Por fim, aplica a condição de que somente as linhas em que o patient_id é 12345 devem ser incluídas nos resultados. Por fim, a consulta retorna o nome e o sobrenome do paciente, a data e a descrição de cada procedimento realizado e o nome e o sobrenome do médico responsável.

Quando tivermos essas informações, talvez precisemos também obter os detalhes da medicação fornecida a esse mesmo paciente. Para fazer isso, devemos executar esta consulta:

SELECT
  mp.date_performed AS date_supplied,
  d.drug_name,
  m.dosage
FROM Medication AS m
INNER JOIN Drug AS d 
  ON d.drug_id = m.drug_id
INNER JOIN Medical_Practice AS mp 
  ON mp.practice_id = m.practice_id
WHERE mp.patient_id = 12345;

Nesse caso, juntamos a tabela Medication com a tabela Drug e Medical_Practice para obter uma lista dos medicamentos administrados ao paciente com id = 12345. Isso nos dá a data em que cada medicamento foi administrado, juntamente com seu nome e dosagem.

Esse esquema é muito básico; provavelmente não conteria todas as informações necessárias para armazenar os registros médicos completos de um paciente. Mas é um ponto de partida para um esquema real de informações do paciente; você pode adicionar tabelas e colunas até que todos os detalhes necessários sejam armazenados. O principal aspecto desse tipo de esquema é manter a normalização; isso protege contra inconsistências que poderiam afetar a integridade das informações dos pacientes.

Análise de informações epidemiológicas

Vamos examinar como o SQL pode ser usado para obter dados estatísticos de informações epidemiológicas. Para isso, usaremos as funções de janela do SQL - uma adição avançada e relativamente recente ao SQL - para detectar tendências na análise de séries temporais.

As funções de janela realizam cálculos em conjuntos relacionados de linhas (chamados de "janelas"). Elas permitem que você tenha dados agregados (por exemplo, estatísticas de um grupo inteiro de pacientes) juntamente com dados individuais (por exemplo, resultados de apenas um paciente) na mesma consulta. Isso as torna muito úteis para a criação de relatórios SQL e para a análise de dados.

A seguir, uma tabela muito simples chamada Daily_Casesela contém informações sobre novos casos diários de uma doença. A tabela tem duas colunas: measure_date e new_cases.

Para cada data, usaremos um total móvel para determinar o número de novos casos nos cinco dias anteriores. Se esse subtotal contínuo apresentar um valor crescente, isso pode significar que a doença está se tornando epidêmica. Aqui está a consulta:

SELECT
  measure_date,
  new_cases,
  SUM(new_cases) OVER (ORDER BY measure_date ROWS BETWEEN 4 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS five_day_sum
FROM Daily_Cases;

Os resultados da consulta acima adicionam uma coluna chamada five_day_sum que mostra um subtotal dos novos casos registrados em cada dia mais os quatro dias anteriores (5 dias no total):

Observe que os dados da nova coluna só fazem sentido a partir da quinta linha; nas quatro primeiras linhas, os subtotais incluem apenas os valores dos 1, 2 e 3 dias anteriores, respectivamente.

Essa consulta é apenas um exemplo muito simples de como o SQL pode aprimorar a tomada de decisões críticas, desempenhando um papel crucial em todo ciclo de vida da análise de dados.

Depois de dominar o SQL, mantenha esta folha de dicas de SQL para análise de dados à mão caso precise de ajuda com alguma instrução SQL fácil de esquecer.

Monitoramento de sinais vitais em tempo real

O monitoramento dos sinais vitais de um paciente não permite atrasos; essas informações são extremamente importantes. Dados clínicos, como frequência cardíaca, pressão arterial e saturação de oxigênio, entre outros, são capturados em tempo real e precisam ser processados imediatamente para alertar a equipe médica sobre qualquer irregularidade.

Os bancos de dados relacionais tradicionais, como MySQL, PostgreSQL ou SQL Server, não são a opção preferida para aplicativos em tempo real. Embora eles lidem bem com grandes volumes de dados e aplicativos de uso geral, o processamento em tempo real não é seu ponto forte. Outros mecanismos de banco de dados, como TimescaleDB, Redis ou InfluxDB, oferecem a baixa latência e a alta disponibilidade essenciais para lidar com dados de séries temporais de sensores de sinais vitais.

Como dissemos acima, o SQL é a linguagem universal de banco de dados; ele também pode ser usado para consultar os bancos de dados usados para monitoramento de sinais vitais. A seguir, um exemplo de consulta em um banco de dados no TimescaleDB. Esse mecanismo de banco de dados usa uma variante do SQL que tem extensões especiais para dados de séries temporais e eventos em tempo real.

Suponha que tenhamos uma tabela chamada vital_signs com as colunas measurement_time e heart_rate. A última armazena os dados de frequência cardíaca de um paciente, que são obtidos pela leitura periódica de um sensor. Para obter a frequência cardíaca média por hora nas últimas 24 horas, poderíamos usar a seguinte consulta:

SELECT
  time_bucket('1 hour', measurement_time) AS hour,
  AVG(heart_rate) AS avg_heart_rate
FROM vital_signs
WHERE measurement_time >= NOW() - INTERVAL '24 hours'
GROUP BY hour
ORDER BY hour;

A função time_bucket() do TimescaleDB é usada para agrupar os dados em intervalos de tempo. Embora outras operações e funções SQL possam ser usadas para a mesma finalidade, a função time_bucket() é otimizada para lidar com séries temporais de forma eficiente. Isso é fundamental quando se trabalha com informações sensíveis em tempo real, como os sinais vitais de um paciente.

Otimização de fluxos de trabalho administrativos

Quando se trata de fluxos de trabalho administrativos na área de saúde, o SQL tem muito a oferecer. Aqui estão apenas algumas áreas em que ele pode otimizar o trabalho administrativo:

• Gerenciamento de agenda médica.
• Atribuição de leitos hospitalares.
• Faturamento de custos médicos.
• Gerenciamento de estoque de suprimentos hospitalares e de farmácia.
• E muitos outros aplicativos.

Como exemplo, vejamos um exemplo de esquema de banco de dados para uma agenda de consultas médicas. Executaremos uma consulta SQL para ver a disponibilidade de consultas nos próximos dias. Depois disso, veremos outro exemplo de gerenciamento de leitos em um hospital.

A consulta a seguir usa todas as tabelas do esquema acima para exibir as agendas de consultas médicas para os próximos sete dias. Os resultados mostram:

• O sobrenome e o nome de cada médico.
• A data da consulta.
• Os horários de início e término da consulta.
• O sobrenome e o nome do paciente.
• O motivo da consulta.
• O status da consulta.

Os resultados são exibidos classificados por sobrenome e nome do médico, data e hora da consulta.

Aqui está a consulta:

SELECT
  d.last_name AS doctor_last_name,
  d.first_name AS doctor_first_name,
  a.appointment_date,
  ds.start_time,
  ds.end_time,
  p.last_name AS patient_last_name,
  p.first_name AS patient_first_name,
  a.reason,
  s.description AS status
FROM Appointment AS a
JOIN Doctor d 
  ON d.doctor_id = a.doctor_id
JOIN DoctorSchedule AS ds 
  ON ds.doctor_id = d.doctor_id 
    AND ds.schedule_id = a.schedule_id
JOIN Patient AS p 
  ON a.patient_id = p.patient_id
JOIN AppointmentStatus AS s 
  ON s.status_id = a.status_id
WHERE a.appointment_date BETWEEN NOW() 
  AND NOW() + INTERVAL '7 DAY'
ORDER BY
  d.last_name,
  d.first_name,
  a.appointment_date,
  ds.start_time;

Gerenciamento de leitos hospitalares

Vamos ver como o SQL pode executar uma tarefa semelhante: Mostrar quais leitos hospitalares estão disponíveis. Abaixo, temos um esquema de banco de dados para gerenciar leitos em um hospital. Suas tabelas armazenam dados sobre leitos, quartos, pacientes e atribuições de leitos.

Um gerente de hospital poderia executar a seguinte consulta SQL para obter uma lista de leitos de terapia intensiva desocupados:

SELECT
  b.bed_id,
  b.bed_number,
  r.room_number,
  bt.description AS bed_type
FROM Beds AS b
JOIN Rooms AS r 
  ON b.room_id = r.room_id
JOIN BedType AS bt 
  ON bt.type_id = b.type_id
WHERE b.is_available = TRUE
  AND b.bed_type = 'ICU'
ORDER BY 
  r.room_number, 
  b.bed_code;

As condições na cláusula WHERE da consulta acima garantem que ela exiba apenas os dados dos leitos que não estão ocupados e que estão na UTI (unidade de terapia intensiva).

SQL, o grande integrador

Com base nos exemplos que vimos ao longo deste artigo, fica claro que eles têm muitos aspectos em comum, embora cada um deles se ajuste a um fluxo de trabalho diferente na área de saúde.

Por exemplo, o Patient e Doctor estão presentes na maioria dos esquemas. A integração de diferentes esquemas é fundamental para otimizar os fluxos de trabalho do setor de saúde, pois a consulta cruzada entre sistemas diferentes amplia as informações fornecidas por cada sistema, resultando em um melhor atendimento ao paciente. Com acesso confiável e oportuno a dados relevantes, os profissionais de saúde podem tomar decisões mais informadas e coordenar melhor o tratamento, e o SQL é fundamental para possibilitar essa integração.

A integração do gerenciamento de turnos e das informações de registros médicos permite otimizar o uso dos recursos de atendimento ao paciente, priorizando os pacientes que precisam de atendimento urgente e reagendando consultas para pacientes que não concluíram determinados tratamentos ou que precisam de reavaliação.

Da mesma forma, ao analisar os dados de monitoramento dos sinais vitais de um paciente internado em um hospital juntamente com o histórico médico do paciente, é possível fazer diagnósticos mais rápidos e precisos, detectando indicadores de gravidade que passariam despercebidos se não fossem feitas correlações entre os dados de diferentes fluxos de trabalho.

As organizações de saúde competem para oferecer melhores serviços de saúde; sem dúvida, um bom gerenciamento de informações é a chave para o sucesso.

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Ao longo deste artigo, vimos como o uso do SQL para o setor de saúde ajuda a otimizar os fluxos de trabalho. Examinamos vários exemplos que atendem às necessidades de administração hospitalar, análise epidemiológica, monitoramento de pacientes e outras áreas. Vimos que, independentemente das características específicas das informações tratadas por cada área, o SQL é um fator comum a todas.

Em minha experiência pessoal, usei (e continuo usando até hoje) consultas e instruções SQL intensamente em meu trabalho diário em aplicativos da área de saúde. Por exemplo, eu o utilizo para administrar listas de seguridade social, atualizar preços de medicamentos e rastrear custos de atendimento a pacientes em clínicas e hospitais.

O conhecimento profundo de SQL me proporcionou benefícios importantes para maximizar minha eficiência na manipulação de dados de saúde. Em minhas conversas com profissionais da área de saúde, sempre os incentivo a aprender a trabalhar com bancos de dados e SQL. Isso pode ser muito benéfico para eles, além de ajudá-los a realizar seu trabalho. E digo a eles que o SQL pode não ser um requisito essencial para o trabalho dos profissionais de saúde atualmente, mas provavelmente será em um futuro próximo.

É por isso que incentivo qualquer pessoa cujo trabalho esteja relacionado à área da saúde a explorar os cursos do LearnSQL para um aprendizado mais aprofundado. Lembre-se de que nosso pacoteIlimitado Vitalício é uma opção imbatível em termos de custo-benefício para quem deseja se aprofundar em SQL no gerenciamento de dados de saúde.