O avanço da tecnologia tem mudado a forma como os diagnósticos são realizados e afetando positivamente a prática médica.
A indústria da saúde está sendo profundamente impactada pela combinação de tecnologias avançadas, como: a Inteligência Artificial (IA), a implementação da rede 5G para melhorar a conectividade e ampliar o acesso à saúde em escala e a automação de processos para ganho de eficiência e produtividade.
Segundo Adriana Costa, diretora geral da Siemens Healthineers no Brasil, essas convergências estão revolucionando o campo do diagnóstico médico e impulsionando a inovação em dispositivos médicos. Veja como a seguir.
– Inteligência artificial para análise de imagens: algoritmos de inteligência artificial são capazes de analisar e interpretar imagens médicas com uma precisão surpreendente. Isso é especialmente útil, por exemplo, na radiologia. A IA pode auxiliar radiologistas na detecção de doenças em radiografias, ressonâncias magnéticas, tomografias computadorizadas e ultrassonografias. “Essa análise assistida por IA resulta em diagnósticos mais rápidos e precisos, permitindo o início do tratamento mais cedo”, ressalta Adriana.
A IA também ganha cada vez mais espaço no tratamento oncológico, como a utilização de ferramentas automáticas para delinear precisamente o tumor e preservar as estruturas sadias, além da personalização do tratamento (chamado de Radioterapia Adaptativa).
Adriana explica que, nessa última modalidade, é possível adequar ou até mesmo modificar o tratamento devido às alterações anatômicas e/ou fisiológicas do paciente em tempo real, utilizando-se de ferramentas baseadas em IA, sem aumentar o intervalo de tratamento, mesmo com as novas configurações.
– Telemedicina habilitada pelo 5G: a tecnologia 5G proporciona velocidades de transmissão de dados ultrarrápidas e baixa latência. Isso é fundamental para a telemedicina, pois permite consultas em tempo real, sem atrasos ou interrupções significativas na transmissão de áudio e vídeo. “Com o 5G, médicos podem realizar exames virtuais com mais qualidade, ao mesmo tempo que pacientes podem receber cuidados remotos de forma mais eficiente”, acrescenta a diretora geral da Siemens Healthineers no Brasil.
– Automação laboratorial: no campo de tecnologias que visam trazer maior eficiência para a cadeia da saúde, Adriana destaca a automação no processo de diagnósticos em análises clínicas que já é utilizada em larga escala.
A automação permite a realização de exames a partir de menos tubos e menor quantidade de sangue coletado para formação das amostras, o que gera menos incômodo ao paciente e mais agilidade no atendimento. Ela possibilita também maior segurança, pois elimina grande parte da manipulação humana na plataforma laboratorial e reduz o índice de reconvocação de pacientes e novas coletas.
Avanços na medicina diagnóstica
O avanço da IA e do aprendizado de máquina na medicina diagnóstica conta com diversas implicações significativas, que estão mudando a forma como os diagnósticos são realizados e afetando positivamente a prática médica. Algumas das principais implicações, como salienta Adriana, são:
- Diagnósticos mais precisos e rápidos: os algoritmos de IA podem analisar grandes quantidades de dados médicos, incluindo imagens de exames, dados clínicos e históricos do paciente, a fim de identificar padrões sutis que podem não ser detectados facilmente pelos profissionais de saúde. Isso resulta em diagnósticos mais precisos, aumentando a taxa de acerto e diminuindo a margem de erro.
- Detecção precoce de doenças: a IA tem o potencial de identificar sinais precoces de doenças em estágios iniciais, quando o tratamento é mais eficaz. Isso é especialmente relevante para condições crônicas e cânceres, condições médicas em que a detecção precoce pode salvar vidas e melhorar os resultados do tratamento.
- Auxílio aos profissionais de saúde: a IA não substitui os médicos, mas atua como uma ferramenta complementar, fornecendo informações adicionais e insights valiosos para apoiar os profissionais de saúde em suas decisões clínicas. Isso permite que os médicos se concentrem mais no atendimento direto ao paciente e em temas mais complexos, enquanto a IA lida com tarefas mais operacionais e de análise de dados.
Além disso, segundo a Organização Mundial da Saúde (OMS), atualmente, o mundo sofre uma escassez de aproximadamente 43 milhões de profissionais de saúde, e esse mercado ainda tem o desafio de manter os profissionais devidamente treinados e atualizados, bem como atender à alta demanda devido ao envelhecimento populacional.
“Por meio da tecnologia de realidade aumentada, é possível democratizar o conhecimento clínico, elevar a eficiência da mão de obra e melhorar a produtividade dos prestadores de serviço à saúde”, frisa Adriana.
- Medicina personalizada: com base nos dados do paciente, a IA pode ajudar a personalizar tratamentos e terapias para indivíduos específicos, levando em conta suas características genéticas, seu histórico médico e seu estilo de vida. Isso pode resultar em abordagens de tratamento mais eficientes e menos invasivas.
- Redução de custos de saúde: a IA pode ajudar a otimizar o uso de recursos médicos, evitando testes desnecessários e direcionando os pacientes para o tratamento mais adequado. Isso pode levar a uma redução nos custos de saúde, tornando os serviços médicos mais acessíveis para uma parcela maior da população.
- Melhoria da triagem: algoritmos de IA também podem ser usados para triar grandes grupos de pacientes com base em fatores de risco e sintomas, identificando aqueles que precisam de atenção imediata ou acompanhamento mais próximo.
Integração e interoperabilidade
A integração de sistemas de informações médicas e a interoperabilidade de dados são questões fundamentais para melhorar a eficiência, a qualidade e a segurança dos cuidados de saúde. No entanto, Adriana aponta que elas também apresentam desafios e oportunidades significativas. Entre os principais desafios, estão:
Padrões e formatos diferentes: os sistemas de informações médicas são frequentemente desenvolvidos por diferentes fornecedores, utilizando padrões e formatos de dados variados. Isso dificulta a comunicação e o compartilhamento de informações entre os sistemas, resultando em falta de interoperabilidade.
Questões de segurança e privacidade: compartilhar informações médicas sensíveis entre diferentes sistemas pode aumentar os riscos de violações de segurança e privacidade dos pacientes. Garantir a proteção adequada dos dados é um desafio importante.
Custos e investimentos: a integração de sistemas e a interoperabilidade geralmente requerem investimentos significativos em infraestrutura e tecnologia. Isso pode ser um obstáculo, especialmente para organizações de saúde com recursos limitados.
Diversidade de usuários e necessidades: os sistemas de saúde atendem a uma variedade de usuários, incluindo médicos, enfermeiros, administradores e pacientes. Cada grupo pode ter necessidades diferentes de acesso e uso de informações, tornando a integração complexa.
Resistência à mudança: a adoção de novos sistemas e processos de integração pode encontrar resistência por parte de profissionais de saúde que estão acostumados com sistemas existentes e que podem sentir que a mudança afeta negativamente sua produtividade.
Por outro lado, temos como oportunidades:
Melhoria na tomada de decisões clínicas: a interoperabilidade de dados permite que os profissionais de saúde acessem informações abrangentes do paciente em tempo real, o que pode levar às decisões mais corretas e aos tratamentos mais adequados.
Redução de erros médicos: com o compartilhamento eficiente de informações, há menos chances de erros médicos causados por falta de dados ou registros desatualizados.
Melhoria da eficiência operacional: a integração de sistemas pode melhorar a eficiência operacional, eliminando a necessidade de inserir manualmente dados em diferentes sistemas e reduzindo redundâncias e erros.
Facilitação da pesquisa e avanços em saúde: dados interoperáveis podem impulsionar a pesquisa médica, permitindo que os pesquisadores acessem grandes conjuntos de dados de pacientes e realizem estudos mais abrangentes.
Engajamento do paciente: a interoperabilidade pode permitir que os pacientes acessem as próprias informações médicas, aumentando o envolvimento, a responsabilidade e o engajamento deles na gestão de sua saúde.
Sistemas de saúde mais conectados: a interoperabilidade facilita a comunicação entre diferentes instituições de saúde, melhorando a coordenação do cuidado e facilitando a transferência de pacientes entre instalações.
Futuro da saúde
Ao projetar o futuro da saúde em termos de dispositivos médicos e soluções, Adriana tem uma visão bastante otimista. Algumas de suas perspectivas são:
– Foco na prevenção e medicina preditiva: com a coleta contínua de dados de saúde por meio de dispositivos conectados, haverá um monitoramento da saúde e, consequentemente, um foco maior na prevenção de doenças e na medicina preditiva, permitindo a intervenção antes que problemas se tornem mais graves. Para esse avanço, é fundamental a colaboração entre setores com foco em toda a jornada do paciente.
– Implementação de estratégias ESG envolvendo toda a cadeia produtiva: não é mais possível lançar produtos, serviços e processos na área de saúde sem considerar os impactos ambientais, sociais e de governança. “Vejo uma expansão no mercado de produtos recondicionados em prol de uma economia circular e centros de serviço ao paciente mais eficientes e inclusivos, desde o aspecto de infraestrutura até a formação de profissionais multidisciplinares, considerando os pilares de diversidade, equidade e inclusão”, expõe.
– Novos modelos de negócio: baseados em desfechos clínicos, eficiência e resultados compartilhados para reinvestimento em pesquisa e desenvolvimento de soluções sustentáveis.
– Inteligência artificial integrada: a IA desempenhará um papel cada vez mais significativo na análise e interpretação de dados de saúde, permitindo diagnósticos mais precisos, tratamentos personalizados e melhor gerenciamento de doenças crônicas.
– Realidade aumentada e realidade virtual: essas tecnologias serão mais amplamente incorporadas em treinamentos e educação médica, planejamento cirúrgico, terapia de reabilitação e até mesmo em procedimentos médicos para aprimorar a precisão e a eficácia dos tratamentos.
– Telemedicina e saúde digital: eles ganharão ainda mais destaque, possibilitando consultas médicas remotas, monitoramento à distância e acesso facilitado aos serviços de saúde.
– Conectividade 5G e Internet das Coisas (IoT): o 5G e a IoT fornecerão a infraestrutura para uma rede de dispositivos médicos conectados, permitindo uma troca mais rápida e segura de dados entre dispositivos e sistemas de saúde.
À medida que nos aproximamos desse futuro visionário, surge uma mensagem clara: a convergência tecnológica está redefinindo o que é possível, inspirando um mundo onde a saúde é mais acessível, personalizada e poderosa do que jamais imaginamos.