Apesar da corrida pela inteligência artificial, hospitais e operadoras negligenciam a qualidade e a estruturação de informações que poderiam valer ouro, diz especialista.
Em um cenário onde a inteligência artificial (IA) é frequentemente aclamada como a grande promessa para a eficiência na saúde, uma questão fundamental persiste: o mercado brasileiro ainda luta para reconhecer e precificar o valor intrínseco de seus dados. Apesar do entusiasmo com as novas tecnologias, a qualidade e a organização das informações que alimentam esses sistemas permanecem um gargalo significativo.
Hospitais, operadoras de saúde e laboratórios geram volumes imensos de dados todos os dias. Teoricamente, essas informações representam o ativo mais valioso da economia digital, com potencial para revolucionar desde a descoberta de tratamentos até a gestão de riscos assistenciais, gerando valor em múltiplas frentes simultâneas.
No entanto, a capacidade de transformar esses registros operacionais em conhecimento confiável e monetizável é quase desconhecida por muitas instituições. A complexidade técnica e metodológica para refinar esses dados é a principal barreira, impedindo que o setor tire proveito máximo desse tesouro digital, conforme destaca o especialista Júlio Oliveira.
Desvendando o Verdadeiro Valor dos Dados em Saúde
A corrida por soluções de IA na saúde muitas vezes ignora um pilar essencial: a estrutura e a confiabilidade dos dados. Transformar uma montanha de registros diários em evidências sólidas exige um esforço complexo que vai além da simples coleta. A necessidade de padronização clínica, usando terminologias como a SNOMED-CT (Nomenclatura Sistematizada de Medicina – Termos Clínicos), é crucial para que as informações possam ser compreendidas e analisadas de forma unificada.
Essa estruturação demanda a integração de diversas áreas do conhecimento. Não basta ter médicos ou cientistas de dados isolados; é preciso combinar a medicina com a engenharia de sistemas, a ciência de dados e a estatística avançada. Somente essa abordagem multidisciplinar pode garantir que os dados de saúde se tornem uma fonte de inteligência genuína, capaz de gerar valor real para pacientes e instituições.
O Desafio da Interoperabilidade Analítica no Brasil
O Brasil tem feito progressos significativos na chamada interoperabilidade transacional, que permite a troca de informações e o diálogo entre diferentes sistemas assistenciais, como o uso do padrão FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources). Esse avanço é vital para a jornada do cuidado do paciente, garantindo que prontuários e laudos sejam compartilhados com agilidade.
Contudo, para impulsionar a inovação científica, o país precisa ir além e construir, com urgência, uma agenda nacional de interoperabilidade analítica. Isso significa criar condições para que bases de dados heterogêneas trabalhem de forma conjunta e padronizada sob modelos comuns, como o OMOP CDM (Common Data Model). É essa camada analítica que permite a realização de estudos com Dados do Mundo Real (Real World Data – RWD) e a geração de Evidências do Mundo Real (Real World Evidence – RWE) em larga escala e com rigor metodológico, que Júlio Oliveira descreve como “Reliable Evidence”.
A Europa e os Estados Unidos já compreendem essa necessidade estratégica. A rede DARWIN EU, conectada à Agência Europeia de Medicamentos (EMA), exemplifica como uma infraestrutura federada de dados padronizados pode acelerar pesquisas regulatórias e epidemiológicas com uma precisão e velocidade sem precedentes.
Privacidade e Inovação: Um Falso Dilema
Muitos ainda argumentam que a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) ou a preocupação com a privacidade dos pacientes seriam obstáculos intransponíveis para o avanço da análise de dados em saúde. No entanto, Júlio Oliveira desfaz esse “falso dilema”, explicando que as arquiteturas federadas modernas, baseadas em modelos como o OMOP, são desenhadas para proteger as informações sensíveis.
Nesse modelo, os dados confidenciais do paciente jamais deixam o ambiente seguro da instituição que os custodia. O pesquisador não tem acesso direto a nomes, CPFs ou prontuários. Em vez disso, ele envia algoritmos e scripts analíticos que são executados localmente, dentro do firewall do hospital. O que retorna para o estudo são apenas resultados estatísticos agregados. Dessa forma, a privacidade é mantida na origem, enquanto o valor científico dos dados é liberado para a pesquisa e o desenvolvimento.
O Futuro da Medicina na América Latina
As instituições que continuarem a encarar seus dados apenas como subprodutos administrativos correm o risco de ficar à margem da maior transformação do setor. A saúde caminha para o conceito de Learning Health System – um sistema dinâmico que aprende continuamente com a prática assistencial e reverte esse conhecimento para a ponta, oferecendo diretrizes clínicas mais precisas e eficazes.
Para Júlio Oliveira, fundador e CEO da Precision Data, transformar dados em uma infraestrutura científica não é apenas um projeto de tecnologia da informação, mas uma decisão estratégica de governança, sustentabilidade e soberania em saúde. Aqueles que liderarem essa transição da coleta passiva para a inteligência analítica federada não apenas conseguirão precificar corretamente esse ativo valioso, mas também moldarão os novos rumos da medicina em toda a América Latina.
Perguntas Frequentes
Por que o mercado de saúde ainda não consegue precificar seus dados?
O mercado de saúde enfrenta dificuldades em precificar seus dados devido à complexidade técnica e metodológica necessária para transformar registros operacionais em conhecimento confiável e à falta de padronização e estruturação adequadas dessas informações.
O que é interoperabilidade analítica e qual sua importância no setor de saúde?
Interoperabilidade analítica refere-se à capacidade de bases de dados heterogêneas trabalharem de forma conjunta e padronizada, sob modelos comuns como o OMOP CDM. Ela é crucial para viabilizar estudos de Dados do Mundo Real (RWD) e gerar Evidências do Mundo Real (RWE) em escala, impulsionando a inovação científica e a tomada de decisões baseada em dados de alta qualidade.
A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) impede o avanço na análise de dados de saúde?
Não, a LGPD não é um impedimento. Segundo o especialista Júlio Oliveira, arquiteturas federadas modernas, como as baseadas no OMOP, garantem que dados sensíveis permaneçam seguros nas instituições, enquanto pesquisadores acessam apenas resultados estatísticos agregados, preservando a privacidade e liberando o valor científico.
Como os dados de saúde podem gerar valor real para pacientes e instituições?
Dados de saúde bem estruturados e analisados podem gerar valor de múltiplas formas, desde a descoberta de novos alvos terapêuticos e o acompanhamento de doenças raras até a gestão de risco assistencial e o desenho de contratos de compartilhamento de risco, substituindo inferências frágeis por evidências concretas para melhorias contínuas na prática clínica.