"Uso a inteligência artificial (IA) na minha prática clínica ao revisar tomografias para rastreamento de câncer de pulmão. Ela mede instantaneamente os nódulos e compara com exames anteriores, me poupando tempo e permitindo que o paciente receba um diagnóstico – ou a tranquilidade do 'tudo normal– muito mais rápido".

Este foi o depoimento de um colega de profissão, o Dr.Stephen Harden, para a pesquisa The Future of AI in Healthcare, do The Royal College of Radiologists. Felizmente, esse “futuro” já faz parte do dia a diade mais de 70% dos departamentos de radiologia do Reino Unido.

Essa adoção massiva tem suas razões. Um sistema de IA conseguiu reduzir o tempo de interpretação de radiografias de tórax de 11,2 dias para apenas 2,7 dias. E se pudéssemos usar esse mesmo recursopara a detecçãode Condições Crônicas Não Transmissíveis (CCNTs),antes de se manifestarem?

A ciência nos mostra que isso é possível: um estudo de larga escala revelou que mais de 99% das pessoas que sofreram um infarto ou acidente vascular cerebral (AVC) tinham um fator de risco mensurável anos antes do evento. 

Estamos, portanto, diante de uma oportunidade única: unir a capacidade preditiva do monitoramento remoto – que pode capturar esses fatores de risco em tempo real – ao poder diagnóstico da IApara criar um paradigma de saúde, focado em prever e prevenir, e não apenas em tratar.

Da tendência à predição: a IA transforma dados em decisões

Segundo uma pesquisa recente do The Lancet Diabetes & Endocrinology, o controle dos níveis de glicose é um ponto problemático no Brasil. Apesar de 93,3% dos diagnosticados estarem em tratamento no país, apenas 35,4% deles apresentaram glicose em níveis adequados no período avaliado.

Um novo sensor de glicemia com inteligência artificial foi lançado recentemente no Brasil, trazendo avanços significativos para o monitoramento contínuo da glicose. O dispositivo oferece alertas inteligentes em tempo real que antecipam quedas ou elevações nos níveis de açúcar no sangue, inclusive durante o sono. Essa funcionalidade preditiva permite que pacientes tomem medidas antes de crises, aumentando a segurança e a qualidade de vida. O sensor é voltado para adultos com diabetes tipo 1, tipo 2 insulinizados e diabetes gestacional, e realiza leituras automáticas a cada cinco minutos, com transmissão via Bluetooth para smartphones.

Além disso, o sensor possui recursos inéditos como a “Predição de Hipoglicemia”, que avisa com 30 minutos de antecedência sobre possíveis quedas glicêmicas, e a “Predição Noturna”, que monitora riscos durante o sono. Outro diferencial é a “Predição de Glicose em 2 horas”, que mostra tendências futuras nos níveis de glicose. Com o uso contínuo de até 14 dias e resistência à água, o dispositivo também pode ser usado para decisões terapêuticas após calibração inicial.

Criando um ciclo virtuoso

A verdadeira revolução não está em cada tecnologia isoladamente, mas na sua convergência. Imagine um ciclo virtuoso: um paciente com hipertensão utiliza um dispositivo de monitoramento remoto de pressão arterial, com transmissão contínua dos dados para uma plataforma segura. Em tempo real, um algoritmo de IA analisa ofluxo, identifica um padrão de alteração persistente e gera um alerta para a equipe de saúde da Atenção Primária. Diante do risco, uma investigação é acionada.

O radiologista, então, recorre a uma ferramenta de IA para analisar uma ressonância cardíaca, que quantifica com precisão e agilidade o impacto dessa hipertensão no coração. O laudo é emitido em tempo recorde, a conduta é ajustada e o paciente retorna ao monitoramento contínuo. O ciclo se fecha.

Esse sistema integrado sustenta-se em quatro pilares, como já divulgou o National Center for Biotechnology Information (NIH):

Desenvolvimento de sensores para identificar a progressão da doença;

Uso de Big Data para integrar fontes de informação;

Criação de modelos preditivos com IA para gerar alertas;

Estabelecimento de um processo de interação totalmente remoto.

Tal ciclo virtuoso não é apenas teórico. Intervenções de monitoramento remoto que facilitam a transição do cuidado do hospital para casa já mostram  melhoras mensuráveis na mobilidade e no status funcional dos pacientes.

Além disso, o potencial é imenso e o foco é claro: as pesquisas com monitoramento remoto se concentram principalmente em diabetes (35%) e doenças cardiovasculares (27%), justamente as condições crônicas que mais impactam a população mundial, incluindo o Brasil.

Da teoria à prática na Atenção Primária

A maioria das iniciativas esbarra neste ponto – passar do teórico para implementação na vida real. As evidênciassão contundentes: a principal dificuldade na adoção desses sistemas, apontada por83% dos estudos, é a integração da informação nos sistemas existentes e a mudança nos processos de trabalho dos profissionais da Atenção Primária.

Desenvolver uma tecnologia brilhante e promissora é uma coisa. Mas fazê-la funcionar na rotina complexa de uma Unidade Básica de Saúde, atendendo pacientes idosos com múltiplas doenças, com diferentes níveis sociais, é um desafio completamente diferente.

Este talvez seja o motivo pelo qual existem sete vezes mais estudos sobre monitoramento remoto no contexto hospitalar do que na Atenção Primária, que é justamente a espinha dorsal do cuidado às CCNTs. Muitos projetos-piloto provam seu valor conceitual, mas fracassam ao tentar escalar.

Falta, frequentemente, o envolvimento dos profissionais de saúde no desenho das soluções, resultando em ferramentas que não se comunicam com os sistemas já em uso. Assim,ao invés de simplificar, tais soluções complicam ainda mais o dia a dia das equipes envolvidas no atendimento aos pacientes.

É exatamente nesta lacuna que oInstituto Afya irá atuar. Nossas ações buscam articular universidades, empresas privadas, iniciativas de saúde pública, gestores e profissionais de saúde no desenvolvimento de pesquisas aplicadas e soluções que dialoguem com as necessidades reais de cada região e se integrem à rotina do SUS.

Uma receita para o futuro (e para o presente)

A jornada para um sistema de saúde verdadeiramente preditivo e preventivo já começou. As tecnologias de monitoramento remoto e de Inteligência Artificial na saúde são poderosas, eficazes e estão cada vez mais consolidadas.

O desafio que se coloca agora não é predominantemente tecnológico, mas humano e organizacional.Para colher os frutos dessa confluência, precisamos de uma abordagem estratégica que priorize a integração na Atenção Primária, envolvendo os profissionais de saúde no desenho das soluções.

Também é imprescindível haver transparência e educação pública para construir a confiança necessária. E, por fim, investimentos em infraestrutura de tecnologia e regulação robusta devem existir para dar suporte a essa transformação.