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Publicação
Managing Data in Screening Programs: Challenges and Solutions
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Orientador(es)
Resumo(s)
Population-based screening programs are vital public health initiatives that enable the early detection of diseases, significantly reducing both morbidity and healthcare costs. As these programs expand, the management of the extensive data they generate becomes increasingly complex, highlighting the need for structured digital solutions. This narrative review article presents a pragmatic framework aimed at clarifying big data analytics tailored to the needs and practices of healthcare professionals and administrators, focusing on effective integration into routine screening workflows. To achieve effective data utilization, the process begins with systematic archiving, which involves cloud-based storage solutions capable of securely maintaining various data formats in compliance with regulatory standards, thus ensuring long-term accessibility and continuity. Subsequent real-time processing of screening data facilitates rapid decision-making and patient management by providing immediate validation and analysis, essential for maintaining the responsiveness of screening services. Transformation processes play a critical role in converting diverse data inputs into standardized, consistent formats, enabling seamless communication and exchange among multiple healthcare systems. Integration further builds upon this standardization, merging data from different healthcare providers and diagnostic centers into centralized analytical platforms. This unified approach enables comprehensive patient monitoring and supports predictive modeling for early identification of at-risk individuals. Advanced analytics, particularly process mining and predictive techniques, reveal inefficiencies within screening workflows, highlighting areas needing improvement. These methods help healthcare managers to streamline operations, optimize resources, and enhance overall program performance. Real-time visualization tools provide administrators with continuous, practical insights into operational dynamics, despite existing challenges related to data governance and system interoperability. This article illustrates these concepts through concrete examples from the colorectal cancer screening program in Northern Portugal and the response to the COVID-19 pandemic. The colorectal cancer screening scenario demonstrates how structured data management significantly boosts operational efficiency and healthcare accessibility. Meanwhile, the COVID-19 experience highlights the importance of having flexible digital infrastructures capable of quickly adapting to unexpected crises. Finally, ongoing investments in digital infrastructure, professional training, and comprehensive data governance are crucial for sustaining these improvements. This review provides clear, actionable knowledge to support healthcare professionals in adopting big data analytics effectively within preventive healthcare programs.
Os programas de rastreio populacional permitem a deteção precoce de doenças, contribuindo para a redução da morbilidade e custos. Contudo, à medida que ganham escala, o enorme volume e heterogeneidade dos dados exigem soluções digitais robustas. Este artigo de revisão narrativa oferece um enquadramento pragmático para a aplicação de big data em rastreios, adaptado às práticas clínicas e de gestão com foco na integração eficaz nos fluxos de trabalho. A utilização eficaz dos dados inicia-se com o seu arquivo sistemático em plataformas de armazenamento na nuvem, seguras e em conformidade com as normas regulamentares, capazes de preservar múltiplos formatos de informação e garantir a acessibilidade a longo prazo. O processamento em tempo real possibilita decisões céleres sobre convocatórias, confirmação de diagnósticos e triagem subsequente, mantendo a capacidade de resposta dos serviços. Os processos de extração-transformação-carregamento normalizam dados provenientes de sistemas heterogéneos, assegurando consistência semântica e interoperabilidade. Esta normalização suporta a integração de registos clínicos, laboratoriais e administrativos em repositórios analíticos digitais que se encontram centralizados, permitindo uma visão longitudinal do percurso do utente. Com esta infraestrutura, é possível agilizar técnicas de mineração de dados e de modelação preditiva que ajudam a identificar indivíduos de maior risco, antecipar picos de afluência e identificar barreiras operacionais. Estes dados apoiam a alocação de recursos e o redesenho de processos, contribuindo para ganhos de eficiência e equidade. O recurso a ferramentas de visualização interativas traduz informação complexa em relatórios dinâmicos intuitivos, facilitando a monitorização contínua de indicadores e a tomada de decisões baseadas na evidência. Persistem desafios de governação de dados, financiamento e capacitação, exigindo políticas claras, formação contínua e mecanismos de auditoria regular a estes sistemas digitais. Este artigo ilustra estes conceitos através de exemplos concretos do programa de rastreio do cancro colorretal na região Norte de Portugal. Os investimentos sustentados em infraestrutura digital, formação profissional e governação de dados são essenciais para assegurar a sustentabilidade e o impacto operacional destes programas. Esta revisão oferece orientações práticas para apoiar profissionais de saúde na adoção eficaz de análises de big data em iniciativas de prevenção.
Os programas de rastreio populacional permitem a deteção precoce de doenças, contribuindo para a redução da morbilidade e custos. Contudo, à medida que ganham escala, o enorme volume e heterogeneidade dos dados exigem soluções digitais robustas. Este artigo de revisão narrativa oferece um enquadramento pragmático para a aplicação de big data em rastreios, adaptado às práticas clínicas e de gestão com foco na integração eficaz nos fluxos de trabalho. A utilização eficaz dos dados inicia-se com o seu arquivo sistemático em plataformas de armazenamento na nuvem, seguras e em conformidade com as normas regulamentares, capazes de preservar múltiplos formatos de informação e garantir a acessibilidade a longo prazo. O processamento em tempo real possibilita decisões céleres sobre convocatórias, confirmação de diagnósticos e triagem subsequente, mantendo a capacidade de resposta dos serviços. Os processos de extração-transformação-carregamento normalizam dados provenientes de sistemas heterogéneos, assegurando consistência semântica e interoperabilidade. Esta normalização suporta a integração de registos clínicos, laboratoriais e administrativos em repositórios analíticos digitais que se encontram centralizados, permitindo uma visão longitudinal do percurso do utente. Com esta infraestrutura, é possível agilizar técnicas de mineração de dados e de modelação preditiva que ajudam a identificar indivíduos de maior risco, antecipar picos de afluência e identificar barreiras operacionais. Estes dados apoiam a alocação de recursos e o redesenho de processos, contribuindo para ganhos de eficiência e equidade. O recurso a ferramentas de visualização interativas traduz informação complexa em relatórios dinâmicos intuitivos, facilitando a monitorização contínua de indicadores e a tomada de decisões baseadas na evidência. Persistem desafios de governação de dados, financiamento e capacitação, exigindo políticas claras, formação contínua e mecanismos de auditoria regular a estes sistemas digitais. Este artigo ilustra estes conceitos através de exemplos concretos do programa de rastreio do cancro colorretal na região Norte de Portugal. Os investimentos sustentados em infraestrutura digital, formação profissional e governação de dados são essenciais para assegurar a sustentabilidade e o impacto operacional destes programas. Esta revisão oferece orientações práticas para apoiar profissionais de saúde na adoção eficaz de análises de big data em iniciativas de prevenção.
Descrição
Palavras-chave
Mass Screening Data Management Information Storage and Retrieval Big Data Medical Informatics Health Personnel
Contexto Educativo
Citação
Monteiro, H., Oliveira, M., Martinho, R., & Martins, C. (2026). Managing Data in Screening Programs: Challenges and Solutions. Acta Médica Portuguesa, 39(3), 208–217. https://doi.org/10.20344/amp.23363
Editora
Ordem dos Médicos