Ao individualizar a jornada de atendimento e tratamento dos pacientes baseada em características pessoais como dados genéticos, histórico médico, padrões de sintomas e comportamentos, a Medicina está cada vez mais personalizada, revolucionando a abordagem de saúde. Esse avanço, impulsionado pela inteligência artificial (IA), está se tornando mais acessível e eficiente nos últimos anos, graças aos avanços dos LLM (large language models), que permitem o processamento de dados de forma rápida e precisa.
“Embora haja avanços, atualmente apenas uma pequena parcela das soluções na saúde se beneficia da IA. Uma adoção mais ampla tem o potencial de melhorar a prestação de cuidados e a experiência do paciente, impulsionando assim o progresso geral do setor”, comenta Marcos Moraes, diretor da vertical de Saúde da multinacional brasileira FCamara, ecossistema de tecnologia e inovação que transforma adoção de jornadas digitais em valor para os negócios.
Por ser capaz de analisar os dados processados, a inteligência artificial aplicada à saúde pode trazer percepções que tornam procedimentos mais eficazes, prescrições médicas mais precisas, custos reduzidos e diagnósticos mais exatos. Os médicos podem usufruir de suporte automatizado na conduta clínica, aumentando a satisfação das pessoas e melhorando resultados. “Com isso, as vantagens para os pacientes são tão relevantes quanto para os médicos, uma vez que eles passam a ter tratamentos personalizados com maior aderência e eficácia, além de terem analisados também aspectos comportamentais, que podem ser direcionados aos devidos profissionais. Por meio dessas características individuais e do histórico clínico único obtemos precisão na prescrição e manipulação de medicamentos, além da redução de custos, graças a tratamentos mais assertivos, e em um tempo reduzido para alcançar um desfecho clínico”, conta Guilherme Kato, CIO do dr.consulta, rede de saúde que oferece consultas médicas, exames, vacinas e diversos procedimentos.
Fica evidente, ainda, o impacto da personalização no engajamento das famílias. Quando o médico consegue diferenciar a comunicação para cada paciente, é capaz de avaliar com precisão quais são os tratamentos mais adequados às necessidades individuais. “Hospitais e operadoras de planos de saúde também se beneficiam com a redução de reincidências, permanência hospitalar e visitas ao pronto-socorro”, complementa Kato.
No entanto, a implementação da Medicina personalizada apoiada por IA enfrenta desafios. O primeiro deles é o conhecimento das equipes sobre a prática e seus benefícios; depois, a implantação de infraestrutura de dados, a curva de adoção das ferramentas pelos profissionais de saúde e a explicação aos pacientes sobre os benefícios e o funcionamento da abordagem. Ainda é preciso considerar questões regulatórias, como a LGPD, para garantir a segurança e privacidade dos dados dos pacientes.
“Em 2019, houve um aumento significativo nos investimentos em healthtechs, nas quais a aplicação da inteligência artificial (IA) está em ascensão, o que impulsionou os setores de saúde e tecnologia. No entanto, a IA ainda não atingiu seu potencial máximo. Ela está em uma curva de crescimento, indicando um aumento gradual na adoção e desenvolvimento de soluções baseadas nessa área no campo da saúde”, destacou Guilherme.
O dr.consulta faz uso massivo de IA e com a ajuda dela consegue processar e analisar informações de exames e de toda a base de dados dos pacientes, o que contribui para oferecer análises mais completas aos médicos. “O nosso prontuário eletrônico é baseado em padrões internacionais, inteligência de dados e inteligência artificial, permitindo integrar a jornada do paciente desde a primeira consulta médica até os tratamentos de alta complexidade”, pontua Guilherme.
Para o futuro da Medicina personalizada, espera-se uma maior democratização da IA e das tecnologias como wearables e soluções SaaS focadas na prática clínica. Esses dispositivos coletam e processam informações dos pacientes em tempo real, durante atividades cotidianas, o que melhora consideravelmente a precisão dos resultados. “A interoperabilidade dos dados será fundamental para o avanço dessa abordagem, permitindo uma troca eficiente de informações entre pacientes, médicos e sistemas de saúde, impulsionando assim uma evolução contínua nos cuidados no setor”, conclui Marcos Moraes.
