Em janeiro desse ano tivemos um anúncio interessante relacionado a saúde digital. A IBM Watson [1] e a Medtronic [2] anunciaram na última CES em Las Vegas um protótipo de uma “app” em smartphone para “predizer” quando um paciente diabético vai ter hipoglicemia três horas antes desse evento ocorrer. A “app” irá manipular dados em tempo real das bombas de insulina e dos glicosímetros (medidores do nível de glicose), combinando eles com informações contextuais, e analisando-as para fazer a referida “predição” de hipoglicemia [3].

Existem alguns pontos muitos importantes por trás dessa aplicação:

(a) o uso do smartphone será cada vez maior na área de saúde. No futuro a monitoração de uma pessoa usando um smartphone pode gerar 10 milhões de dados por dia (p. ex., pressão, batimento cardíaco, temperatura da pele, etc) segundo o investidor Vinod Khosla [4]. Ele também acha que teremos “saltos” a cada de 2 anos para as novas gerações de algoritmos de saúde em smartphones de 2015 (versão 0) até 2029 (versão 7) [5]. Muita “gente” acredita que “o futuro da medicina está (ou estará) no seu smartphone” [6] mas ainda não é muito claro como essa assertiva caminhará na direção da massificação (na minha opinião) e alcançará as camadas mais pobres da população. No dia que isso acontecer – não tenha dúvida – o smartphone terá um grande sucesso na saúde! Aqui temos algumas ideias das atividades efetuadas com smartphones no segmento de saúde [6.1 – 6.3];  

(b) a tecnologia “wearable” [6.4] será muito importante na transformação da saúde pois será através dela que mediremos parâmetros vitais de saúde e/ou bem estar das pessoas (ou pacientes) e os levaremos para processamento pelos smartphones. A manipulação dos dados primários coletados pelos dispositivos “wearable” serão muito importantes para a saúde das pessoas [7] e [8]. Um grande problema aqui é a preocupação que os dados de pacientes não sejam utilizados para outros fins [9]. Esse é um ponto que ainda terá vários desdobramentos. O mercado de “wearables” alcançará 10,7 BUS$ em 2023 [9.1];

(c) os dados dos pacientes obtidos pela tecnologia “wearable” serão fundamentais para efetuar análises preditivas (big data) [10] sobre diversas condições clínicas dos pacientes. Esses dados serão capturados pelos smartphones que age como um “gateway” de dados e enviado para armazenamento em uma estrutura de “cloud”. A partir daí, serão executados os algoritmos de análise preditiva (big data). Os dados podem comandar achados importantes que possibilitarão a descoberta de “padrões” nos dados clínicos e algoritmicamente permite a criação de novos procedimentos clínicos. Segundo Vinod Khosla [4] “os dados coletados podem fazer a diferença e “dentro” dos dados nós temos resultados impressionantes”. Os algoritmos de “big data” serão muito importantes na Prevenção de Saúde de diversas doenças crônicas pois – com o aumento cada vez maior da expectativa de vida da população – estas doenças serão cada vez mais críticas nos orçamentos de saúde das operadoras de saúde e dos governos. Por exemplo, aqui temos uma boa oportunidade de monitorar e atuar sobre a prevenção da diabetes Tipo 2 que acomete 7% da população brasileira e existe a expectativa de atingir a 15% da população nos próximos 10 anos [11].

O analista de indústria Ernst Young considera as tecnologias smartphone, “wearable” e big data fundamentais para enfrentar o aumento dos custos que saúde vem enfrentado em função do aumento da incidência das doenças crônicas [11.1] entre outras razões. Essa combinação também pode ajudar nas morbidades não-comunicáveis (entre elas, diabetes, hipertensão e doença cardíaca) que hoje representam 75% do orçamento da saúde. Veja a lista delas aqui [11.2].

Vários médicos estão estudando o uso de dispositivos de tecnologia “wearable” para determinar se a monitoração das atividades dos pacientes pode ajudar a mantê-los mais saudáveis.

A tecnologia “wearable” tem sido abraçada por muitos corredores ou adeptos de “fitness” para a rastreamento das suas atividades físicas e calorias queimadas. Agora, um número crescente de médicos estão formalmente estudando se a tecnologia “wearable” pode melhorar a saúde dos pacientes, estimulando as pessoas a entrar em movimento.

Um bom nicho onde os médicos desejam atuar é na obesidade. Os médicos de cuidados primários do Massachusetts General Hospital estão trabalhando com obesos e esperam que os dispositivos de rastreamento “wearable” possam ajudar a motivar seus pacientes obesos fazer o que eles não foram capazes de fazer por conta própria: Perder peso! A fórmula utilizada pela maioria das pessoas para perder peso é bastante simples: queimar mais calorias do que consomem. É por isso que todos os planos que legitimam a perda de peso envolvem tanto a dieta e como o exercício.

Uma das coisas que o excesso de peso pode provocar é a Diabetes. Por essa razão, os médicos do Massachusetts General Hospital realizaram um estudo com 126 pacientes com Diabetes do Tipo 2. Para cada um destes pacientes foi fornecido um pedômetro FitLinxx [12]. Os pedômetros rastrearam quantos passos os pacientes andaram e a partir da conexão a um programa de software era determinado se os pacientes atingiram os objetivos do exercício. Com base no progresso dos pacientes no cumprimento de seus objetivos, nos dados dos seus registros médicos eletrônicos, e se o dia estava ensolarado ou chuvoso, os pacientes recebiam “dicas” (estímulos) motivacionais via mensagem de texto. Os pacientes que recebiam recebem as mensagens de “dicas” fizeram um trabalho melhor no controle dos níveis de açúcar no sangue que aqueles que não fizeram. Uma nova tecnologia está motivando a sua utilização em processos desse tipo que estimulam uma espécie de “competição”. Essa tecnologia chama-se “Gamification” [13]. “Gamification” começa a avançar na saúde e despertar um grande interesse [14] e [15].

O NHS – o famoso Serviço Nacional de Saúde britânico – está também considerando o uso da tecnologia “wearable” e com um enfoque bem interessante.

O foco da Saúde no passado era tentar curar o paciente doente. Mas as organizações ao redor do mundo, incluindo o NHS, têm agora uma oportunidade de mudar esse foco para o  de manter as pessoas saudáveis e antecipar-se a problemas de saúde antes que se tornem um problema. A capacidade de criar e capturar dados está explodindo e oferece um enorme potencial para o NHS salvar tanto vidas como economizar os recursos escassos. A Saúde está crescendo muito rápido e é uma das indústrias com maior impacto quando se trata da tecnologia de big data. O Reino Unido, enormes conjuntos de dados “anonimizados” estão sendo desenvolvidos para áreas tais como a pesquisa farmacêutica, com o objetivo de melhorar substancialmente a eficácia de medicamentos. A pesquisa sobre doenças também está sendo apoiada pela tecnologia big data com o objetivo de ajudar a combater doenças como a diabetes e câncer. Mas o Reino Unido tem a real oportunidade de ir muito mais longe para libertar o poder real de big data – o potencial para personalizar a saúde para todos os pacientes do NHS. A ideia é identificar as pessoas com risco de adoecer ou desenvolver uma condição crítica e fornecê-las a previsão de prescrever medidas preventivas de saúde é uma possibilidade muito real. Estamos falando aqui de saúde preventiva utilizando algoritmos de análise preditiva (big data).

O NHS admite que utilizar a análise de big data para predizer os problemas futuros de saúde pode motivar alguma posição contrária mas o potencial do uso de tal tecnologia na saúde é gigantesco. A inteligência preditiva tem um enorme potencial para o NHS.  Imagine se um médico pudesse dizer a um paciente que poderia acrescentar seis anos a mais na sua expectativa de vida se ele alterasse um comportamento ou mudasse um medicamento, a fim de reduzir o alto risco de desenvolver uma condição particular – um risco identificado através de big data. Embora atualmente protegidos por regras de privacidade, os dados pessoais que podem definir uma pontuação de risco (“risk score”) para cada paciente do NHS já existe. E isso já é muito mais centralizado e normalizado do que em países como os EUA, o que dá a oportunidade do Reino Unido se tornar o líder mundial em saúde.

Outras instituições de renome na área de saúde também estão apostando na tecnologia de “wearable” e smartphone. Na famosa Clínia Mayo, os médicos estão utilizando a tecnologia de Fitbit para rastrear seus pacientes após cirurgias cardíacas. Os pesquisadores já descobriram que os pacientes pós-operados que se movimentam mais depois da cirurgia cardíaca são aqueles os que recebem alta mais cedo. Essa descoberta está motivando a utilização de fisioterapeutas para estudar os pacientes que não estão se movimentando bem. Um outro interesse dos médicos da Mayo é monitorar os pacientes que não estão diretamente sobre seu controle (p. ex., como os idosos de 70 anos se movimentam quando vão para suas residências).

O poder de predição: Os sensores “wearables” médicos e a análise de dados podem ser utilizados para alimentar dispositivos médicos que podem prever resultados adversos antes que eles ocorram. Ao analisar conjuntos muito grandes de dados, os pesquisadores podem identificar marcadores sutis, tais como pequenas alterações nos sinais vitais ou comportamentos do paciente que podem ser correlacionados com o desenvolvimento de doenças graves, como insuficiência cardíaca ou insuficiência renal. Se pudermos aprender a “olhar” para os sinais certos, nós poderemos desenvolver um sistema de alerta precoce para uma crise médica iminente. É aqui que se insere a análise preditiva (big data) em saúde [15.1].

Combinar a análise de dados com os sensores médicos (no corpo ou implantáveis [15.2]) nos permitirá controlar melhor a saúde do paciente. Estes sensores podem capturar mudanças sutis na biometria, nos “biomarcadores” e outros dados do paciente ao longo do tempo. Usando a análise preditiva, os sensores inteligentes poderiam utilizar estas leituras para detectar sinais precoces de insuficiência renal, acidente vascular cerebral, insuficiência cardíaca e outras crises médicas, alertando aos profissionais de saúde antes de ocorrer eventos adversos. A análise de dados também pode ser utilizada para alimentar aplicativos inteligentes e/ou dispositivos que fornecem orientação contínua aos pacientes em resposta aos sensores de dados, a fim de ajudá-los a gerenciar de forma mais eficiente as suas condições crônicas. Aqui a monitoração e a coleta de dados de dados do paciente na sua residência vai ter um papel importante. O gerenciamento de doenças crônicas – onde hábitos, padrões e atividades representam um papel crítico da redução do custo da saúde – tem um ganho maior em conectar os pacientes na sua residência [15.3].

Com o poder da predição estaremos vivendo um novo momento na saúde onde ela será “orientada a dados” (ou “data-driven healthcare”) [16]. As tecnologias de “wearable” e big data terão um papel muito importante nessa nova realidade [16.1]. Um bom exemplo dessa “nova” saúde vem do “braço” médico do Google (a empresa Verily [16.2]) que um dos projetos é a monitoração de pacientes com esclerose múltipla e a CMO Jessica Mega (médica cardiologista que foi de Harvard) acredita que “data-driven healthcare cures” [16.3].

Em futuro próximo pequenos dispositivos conectados aos smartphones permitirão que sejam realizados diversos testes de laboratório no seu smartphone. Eletrólitos do sangue; funções do fígado, do rim e tireoide; análise da respiração, suor e urina – todos podem ser realizados com pequenas amostras de fluidos em pequenos dispositivos de laboratórios conectados aos smartphones [17-19].

O smartphone pessoal terá um papel importante de concentrador de dados dos sensores e dos dispositivos de testes de laboratório. Mas ela será um estágio intermediário (e provisório) no armazenamento dos dados das medidas de um determinado paciente. A seguir, a partir dessa coleta local, os dados devem ser transferidos para um ambiente de “cloud” que combina todos os dados individuais dos pacientes. Esse acúmulo dos dados permite uma análise de dados de saúde populacional dos pacientes que podem ser agrupados e comparados para diferentes tipos de morbidade (p. ex., diabetes, asma, etc). No futuro, esse volume gigantesco de dados permite diversos serviços diferenciados. Por exemplo, poderemos extrapolar os dados “online” de um paciente individual e compará-los a uma massa gigante de dados com a mesma morbidade. Finalmente, nós simplesmente não podemos (e sabemos) ainda imaginar o que vamos aprender com o “admirável mundo novo” dessa nova medicina aberta: enormes recursos de informação online que podem reunir dados de milhões e, eventualmente, milhares de milhões de indivíduos. Isso será uma nova realidade na área da saúde.

A combinação do smartphone e da tecnologia de big data (com o apoio da tecnologia “wearable” de sensores médicos) vai trazer um potencial gigantesco para a Saúde Preventiva que já podemos utilizar “imediatamente” nas doenças crônicas (p. ex., diabetes, insuficiência cardíaca, doença pulmonar) e outras (p. ex., idosos [20] e [21], doentes pré-renal, etc).

As grandes farmacêuticas (como p. ex. Novartis, Roche, Novo Nordisk, GSK, entre outras) não estão alheias a esse movimento e estão “cacificando” suas apostas em um novo conceito de “Medical Internet of Things” [21.1] e desenvolvendo inovadoras parcerias estratégicas com empresas de tecnologia [21.2].

Essa realidade vai desafiar o “modus operandi” da área de saúde, a saber: (a) a privacidade dos dados de saúde que preocupa a vários “players” envolvidos. No Brasil, a legislação médica estabelece uma série de “ponderações” sobre a utilização de processos de telemedicina e a utilização de dados de saúde [22-24]; (b) os Órgãos Reguladores de dispositivos de saúde – no Brasil, a ANVISA – devem estar sintonizados com essa nova realidade de saúde digital e muito ágeis na aprovação dos novos dispositivos digitais para não deixar o respectivo país a margem desse grande movimento de modernização da saúde mundial! Reflitam viu?!

Esse “novo e desafiador” nicho de Saúde Preventiva (com smartphone e big data) vai ter oportunidades para vários “players” de mercado que tenham visão estratégica de futuro a saber: “startups” de saúde, operadoras de saúde, operadoras de telecomunicações, empresas de tecnologia, integradores de sistemas, empresas de análise de dados, entre outros.