Confira como o uso de novas ferramentas de tecnologia na saúde tem mudado efetivamente a medicina e a vida das pessoas
A passos tímidos, a telemedicina estava avançando no Brasil, acompanhando um movimento global que tem como principal aliado o uso de soluções e ferramentas tecnológicas para promoção do atendimento pela via digital. Tudo mudou no último ano com a pandemia e a necessidade latente de que os cuidados com a saúde não fossem deixados de lado. Logo no início o que se observou é que, além das condições buscadas pelos profissionais na área para estabelecer o cuidado com os pacientes, as próprias pessoas passaram a cuidar da saúde com o apoio tecnológico. Houve, assim, uma expansão significativa no interesse por aplicativos de saúde virtual e wearables (ex.: relógios e monitores) em 2020, uma vez que em março, segundo um levantamento da consultoria Deloitte, cresceu mais de 226% as instalações de novos apps desse segmento.
da Deloitte, Luis Fernando Joaquim
Como explica o sócio-líder de Life Sciences & Health Care da Deloitte, Luis Fernando Joaquim, essa mudança de hábitos mostra claramente a tendência e o futuro do relacionamento entre médico-paciente, que, possivelmente, caminhará em uma linha mais colaborativa, e que ainda demanda investimentos. “O monitoramento da saúde, pressão, oxigenação sanguínea e até mesmo de indícios de depressão poderão ser analisados remotamente. A própria telemedicina já está presente na vida das pessoas e vai permanecer. O deslocamento ao consultório ou hospital ocorrerá apenas quando realmente for necessário”, comenta sobre as oportunidades e direcionamentos.
Embora essa realidade ainda esteja em construção e caminhando para um aperfeiçoamento, alinha-se à perspectiva da medicina preventiva e à aproximação entre os profissionais e a sociedade. Estudos globais da Deloitte mostram que 72% das pessoas se preocupam com a saúde, entendendo suas necessidades pessoais de saúde, bem-estar e metas, e 60% se sentem confortáveis compartilhando seus dados pessoais de saúde por meio virtual. Além disso, saltou para 28%, em abril de 2020, o uso de consultas virtuais, e 80% daqueles que experimentaram esse modelo pretendem utilizá-la novamente, mesmo com o fim da pandemia.
Isso mostra que o Brasil precisa de um forte investimento para oportunizar esse cenário. Afinal, um ponto crucial em todo esse processo que promete ser mais interconectado é a troca por meio de dados, que tecnicamente se conhece como ‘interoperabilidade’. “A transformação digital permite a existência efetiva de uma medicina desenhada com incentivos corretos, a exemplo do Value Based Care (VBC). Uma das mudanças que esse modelo traz é justamente a posição do profissional médico neste meio, o qual poderá ser remunerado não mais por volume de procedimentos “fee for service”, mas por qualidade e custo do tratamento “fee for performance”, destaca o sócio-líder da Deloitte.
Leia também: A busca sustentável do uso da tecnologia no diagnóstico e o futuro da cooperativa
Dessa forma, será possível uma visão holística da saúde do paciente e da assistência médica prestada, melhorando os diagnósticos, as medidas preditivas e os tratamentos adotados. O mesmo estudo da consultoria aponta, ainda, que essas mudanças já estão sendo percebidas e aceitas pelos profissionais, até mesmo a remuneração variável e o turno de trabalho priorizando a prevenção e o bem-estar do paciente. Visto que 85% dos médicos entrevistados acreditam que a interoperabilidade radical e o compartilhamento de dados tornar-se-ão prática padrão na área da saúde.
Será a vez das máquinas?
O debate é antigo sobre a substituição, porém a verdade é que, em alguns casos de diagnósticos, a Inteligência Artificial (A.I.) já consegue ser mais precisa em comparação aos médicos. E isso tem uma explicação técnica e lógica, afinal, atualmente o volume de informações disponíveis não permite ao ser humano a assimilação completa, porém a tecnologia, por meio da A.I. e do uso dos algoritmos, consegue interconectar tudo de uma maneira eficiente. Para aferir ainda mais, tem-se buscado incorporar ao processo tecnologias como machine learning, deep learning e big data.
Não há motivos para os profissionais temerem ou considerarem essa uma concorrência, pois, com a velocidade e precisão para diagnosticar, ganha-se no aprimoramento do tratamento e na própria atenção ao paciente. “Esse processo é sequencial: diagnóstico correto permite um tratamento correto, aprimorando a jornada do paciente e reduzindo custos, visto que um bom desfecho clínico também elimina desperdícios de exames e medicamentos. Isso, por si só, já impacta diretamente o paciente, que recebe atenção do médico e cuidados mais assertivos”, pontua Joaquim.
Leia também: Como a inteligência artificial e a tecnologia estão transformando a saúde
Aproximando o debate do que se vivencia na prática, a transformação digital permite que a distância entre médicos e pacientes diminua, e o atendimento ocorra onde os pacientes estão localizados. “Outro exemplo do impacto direto na população são os próprios procedimentos médicos feitos por meio de tecnologia, como robôs cirúrgicos, impressão 3D e ainda os diagnósticos por AI. Esses são mais seguros e menos invasivos e dolorosos”, destaca o sócio-líder da Deloitte, reforçando a importância de notar que esse movimento anda em conjunto e isso favorece o setor como um todo. No final, o que nutrirá e abastecerá as informações para a tecnologia são os dados coletados, produzidos e analisados, que são gerados por meio da integração de todas as pessoas envolvidas com a saúde, somados aos investimentos infraestruturais para se desenvolver essa realidade.
Vocabulário da saúde on-line
A interconexão da Medicina com a tecnologia trouxe uma série de novos termos que passaram a fazer parte dessa realidade digital. Conheça a seguir alguns desses termos que podem facilitar a compreensão desse novo momento em que a área da saúde acompanha as tendências e vivencia a transformação digital.
Machine learning: Em tradução literal do inglês é ‘o aprendizado de máquina’. É uma tecnologia na qual os computadores aprendem pela associação de diferentes dados (imagens, números etc.), compreendendo quais são as respostas esperadas em determinadas situações.
Deep learning: Essa é uma variação de machine learning, em que os computadores são treinados para realizar tarefas como seres humanos, o que inclui reconhecimento de fala, identificação de imagem e previsões.
Big data: Estuda como tratar, analisar e obter informações por meio de conjuntos de dados grandes demais para serem analisados por sistemas tradicionais.
Inteligência Artificial (A.I.): Tecnologia que permite que sistemas simulem a inteligência humana. Isso é possível pela programação de ordens específicas baseadas em padrões de bancos de dados.
