5 principais tecnologias digitais para a saúde em 2019

O uso das tecnologias digitais está encontrando novas aplicações na área da saúde

As tecnologias digitais estão evoluindo continuamente e encontrando novas aplicações na área da saúde, mesmo em um momento em que o setor demonstra dificuldades com a transformação digital. A cada ano, surgem novos aplicativos, mas as tecnologias que estão por trás deles continuam as mesmas. Com relação a 2019, fizemos a empresas de diversas partes do mundo uma pergunta básica: qual é a tecnologia-chave que você acredita que terá o impacto mais profundo no setor de saúde este ano? Os resultados não são muito surpreendentes.LEIA MAIS: Projeto blockchain da IBM tem adesão de seguros saúde

Naturalmente, os participantes desse levantamento estão espalhados por segmentos bem diversos – fármacos e biotecnologia, dispositivos médicos, equipamentos de imagens médicas, diagnósticos in vitro, monitoramento remoto de pacientes, TI de saúde e provedores de soluções digitais de saúde –, mas excluem estabelecimentos de atendimento, como hospitais e outros. Isso significa que essas tecnologias estão sendo vistas através de uma lente diferente, conforme o segmento ao qual o participante pertence. Também significa que as aplicações dessas tecnologias seriam diferentes em cada segmento.

Para um maior aprofundamento com base nesses dados, analisamos alguns dos principais desafios enfrentados por cada segmento e os classificamos para entender quais são os mais importantes para 2019. Em seguida, relacionamos as tecnologias identificadas na pesquisa aos desafios priorizados para este ano, a fim de entender quais aplicações subiriam ao topo de cada segmento.

Veja, na galeria de fotos abaixo, algumas das descobertas mais interessantes dessa análise:

  • 1) A inteligência artificial vai ajudar os radiologistas a moldarem seu futuro – mas não vai substituí-los

    A carga de trabalho do radiologista

    Hoje, os diagnosticadores que trabalham com imagens, como os radiologistas e profissionais de outras subespecialidades, costumam passar horas e horas realizando intensas tarefas manuais dentro do processo de análise de imagens. Devido à carga de trabalho pesada, os radiologistas mal conseguem tempo suficiente para ler essas imagens, o que leva a equívocos e erros de diagnóstico. Para esses profissionais, turnos de 10 a 12 horas são comuns, sendo que alguns trabalham até 60 horas por semana. O aumento do número de pacientes encaminhados para a radiologia e os avanços contínuos da tecnologia de imagens só aumentará a quantidade de dados a serem analisados e tornará mais intensiva a análise dessas informações.

    A inteligência artificial como solução

    A aceleração e a automação (ou semiautomação) por meio de algoritmos de IA para tarefas de análise de imagens podem dar as principais contribuições para a economia de tempo e o ganho de produtividade. Uma ferramenta de inteligência artificial que simplifique os processos de análise de imagens, reduzindo o número de cliques para executar uma tarefa e adivinhando os próximos passos com base no contexto, que aprende as preferências do usuário, e assim por diante, ajudará a acelerar o processo de análise de imagens. Outra categoria de ferramenta tem como objetivo automatizar as tarefas de análise de imagens que são realizadas manualmente e nas quais a IA tem demonstrado desempenho igual ou superior aos padrões atuais, de base humana.

    O tsunami de startups

    Há mais de uma centena de startups ativas no espaço da inteligência artificial voltada à radiologia, sem falar das empresas estabelecidas que vêm desenvolvendo soluções para diversas doenças. Alguns exemplos representativos: iCAD (câncer de mama), HeartFlow (cardiologia), Vida Diagnostics (imagens pulmonares), icometrix (neurologia), Tencent (oncologia), Google e Amazon (oftalmologia), Enlitic (ortopedia) e Vuno (pediatria). Essa ampla gama de soluções esteve bem representada no congresso da Sociedade Radiológica da América do Norte (RSNA), realizado em novembro de 2018, no qual uma área de exposição específica de aprendizagem de máquina permitiu que várias empresas exibissem suas soluções, enquanto algumas aproveitaram a oportunidade de se apresentarem no Machine Learning Theatre para mostrar suas iniciativas para auditórios lotados ao longo dos quatro dias do evento.

    O impacto

    Considerando-se um salário anual médio de US$ 400 mil para um radiologista nos Estados Unidos, cada minuto de seu tempo de trabalho vale US$ 3,33 e, portanto, a menor economia de tempo já resulta em economia de custos. Qualquer automação que diminua as tarefas redundantes também ajuda a reduzir a fadiga do radiologista (que pode resultar em uma queda de 4% na precisão do diagnóstico). Em última análise, isso ajudaria a aumentar a qualidade dos diagnósticos e a evitar a perda de oportunidades de detecção precoce de doenças, resultando em melhores resultados para o paciente no longo prazo.

    Perspectivas e impacto

    A Frost & Sullivan acredita que, no geral, a IA no espaço de imagens médicas será um mercado de mais de US$ 1 bilhão até 2022: o potencial é enorme. A inteligência artificial também abre um caminho que viabiliza abordagens de imagens de precisão, permitindo que elas desempenhem um papel maior no paradigma mais amplo da medicina de precisão.

  • 2) Revolução da eficiência e otimização de custos das cirurgias pela realidade aumentada

    O desafio do cirurgião

    Os avanços da década passada em diagnóstico por imagem, streaming de dados em tempo real e tecnologias de processamento de dados revolucionaram a maneira como os médicos utilizam imagens e exames para planejar procedimentos cirúrgicos, mas pouco fizeram para economizar o valioso tempo e esforço deles durante a cirurgia propriamente dita. Os cirurgiões e suas equipes precisam continuamente filtrar uma quantidade enorme de imagens, dados de sinais vitais e outros indicadores de pacientes em vários monitores e telas planas 2D espalhadas pelo centro cirúrgico (CC). Isso, muitas vezes, os obriga a desviar o olhar do paciente e até de suas próprias mãos ao operarem. Se acrescentarmos a isso a precisão necessária em aspectos como a profundidade da incisão, a colocação de um parafuso ou implante, bem como a localização perfeita de um órgão nas profundezas do corpo do paciente, o foco muda repentinamente da eficiência cirúrgica para a prevenção de erros.

    A promessa da realidade aumentada

    As soluções e os headsets baseados em realidade aumentada (RA) – que tiram proveito de imagens 2D e outros dados do paciente, criam e sobrepõem um modelo 3D da anatomia do paciente no corpo dele – são, atualmente, uma das respostas mais viáveis a esse problema. A RA é uma tecnologia capaz de revolucionar os aspectos de eficiência e otimização de custos da cirurgia, ao mesmo tempo que reduz as taxas de erro devido ao alto grau de precisão oferecido em termos de navegação cirúrgica e localização de alvos dentro do corpo do paciente. Junto com isso vêm os benefícios paralelos do maior conforto do cirurgião, do esforço reduzido, de um centro cirúrgico menos abarrotado e dos custos potencialmente menores devido à capacidade da RA de substituir os sistemas de telas do local.

    Os inovadores da RA

    Em 2018, algumas empresas, como a Leica Systems e a Novarad, receberam autorização da FDA (Food and Drug Administration) para suas soluções de navegação e planejamento cirúrgico baseadas em RA. Esse campo deve continuar evoluindo este ano e nos próximos, com várias outras empresas, como Augmedics, Truevision, Scopis Medical, Insight Medical Systems e Onkos Surgical, apresentando suas respectivas soluções. Elas tiram proveito de uma combinação de RA/RV, IA, modelagem 3D e outras tecnologias correlatas para aumentar a eficiência e reduzir as taxas de erros cirúrgicos em áreas-chave, como artroplastia de quadril, joelho e ombro, cirurgia de coluna e osteotomias.

    Perspectivas e impacto

    Acreditamos que esta tecnologia será totalmente comercializada em 2019 e se tornará uma ferramenta futurística muito útil para o planejamento, a integração e a colaboração em cirurgias e que poderá aumentar a segurança do paciente, possibilitar projetos de centros cirúrgicos modulares e assegurar a prestação de atendimento baseada em valor.

  • 3) A vantagem baseada em dados para seguros de saúde

    “Quantified Self” e proteção do consumidor

    Uma das mudanças mais transformadoras que estão surgindo na área da saúde é a ascensão do “quantified self”, que provavelmente dispensa novas explicações. A digitalização de produtos, serviços e modelos de pagamento está democratizando os sistemas de saúde atuais e também representa uma nova era de proteção do consumidor na área de saúde. Isso envolve um ecossistema em evolução de tecnologias de saúde conectadas, como dispositivos vestíveis, telessaúde, inteligência artificial, realidade virtual e outras, que permitem serviços de saúde e bem-estar direcionados e personalizados.

    Os retardatários da adoção de tecnologias e a necessidade de mudança

    A adoção de soluções digitais pelo segmento de seguros de saúde tem se mostrado limitada na última década. Não se pode negar que as apólices de seguro disponíveis hoje são antiquadas e, muitas vezes, deixam de atender às necessidades específicas de cada pessoa. Consequentemente, as taxas de crescimento do mercado mundial de seguro de saúde vêm diminuindo, tendo caído de 9% em 2014-2015 para algo entre 6% e 7% nos anos seguintes. O setor precisa de programas de seguro centrados no consumidor e que incentivem as pessoas a adotar hábitos e estilos de vida saudáveis.

    Um paradigma em transformação: os pioneiros da adoção de tecnologias em seguros de saúde

    Em termos globais, as seguradoras privadas mais avançadas já começaram a tirar proveito da convergência de soluções digitais de saúde, como dispositivos vestíveis e aplicativos de saúde, para rejuvenescer esse mercado. A adoção de tecnologias está direcionando-as a políticas de saúde baseadas em incentivos e orientadas por dados, que prometem proporcionar uma experiência personalizada aos segurados, ao mesmo tempo que reduzem os custos dos possíveis sinistros. Somente em 2018, algumas das principais empresas privadas de planos de saúde do mundo lançaram novos programas ou ampliaram os já existentes, a fim de permanecerem na vanguarda dessa jornada de transformação digital. Há exemplos de todas as partes: Prudential, na Ásia (com o Babylon Health); Discovery Group, na África (o programa Vitality); Manulife (com o Vitality) e Sun Life (BestLifeRewarded), no Canadá; e UnitedHealth Group (Motion Program com Qualcomm Life e Apple Smartwatch) e Cigna (programa Healthy Babies) nos Estados Unidos.

    Perspectivas e impacto

    Pesquisas da Frost & Sullivan indicam que os planos de saúde interativos orientados por dados de saúde e estilo de vida continuarão ganhando popularidade mundialmente, pois permitem que as seguradoras personalizem os prêmios estratificando programas de recompensa e risco à saúde. Isso abriria oportunidades de negócios para dispositivos vestíveis, OEMs, aplicativos móveis e agregadores de dados de saúde colaborarem com participantes de seguros privados mais avançados e programas de saúde do empregador, a fim de promoverem programas de seguro centrados no consumidor que incentivem as pessoas a aderirem a hábitos e estilos de vida saudáveis. Além disso, as mudanças nas políticas no sentido de reembolso de tecnologias digitais de saúde e bem-estar devem gerar maior flexibilidade para modelos emergentes de seguros liderados digitalmente, sobretudo em mercados com altos níveis de gastos em problemas crônicos de saúde causados pelo estilo de vida e com iniciativas de saúde digital relativamente maduras (como Estados Unidos, Europa Ocidental, Japão, Austrália e Coreia do Sul).

  • 4) Será o blockchain o agente de mudança para a interoperabilidade de prontuários eletrônicos?

    O histórico médico inacessível

    Você se lembra da vez que consultou outro médico da rede que não o seu médico usual e ele não tinha conhecimento do seu histórico, apesar de você fazer parte do mesmo plano de saúde há décadas? Esse é um grande desafio para os médicos, resultando em não conformidade regulatória, encaminhamento inadequado a especialistas, internações mais longas e reinternações evitáveis – tudo porque a equipe de atendimento não teve acesso a todo o seu histórico médico (itens como alergias a medicamentos específicos, por exemplo). Acrescente a isso o fato de que os pacientes também gostariam de ter acesso às suas recomendações de tratamento, caso esqueçam todas as instruções (o que quase sempre acontece). Quase 50% dos pacientes não entendem os planos de tratamento e não aderem às diretrizes de gerenciamento do atendimento, cuja interpretação é complexa e que não são facilmente acessíveis. Em comparação, quase 70% dos consumidores de atendimento de saúde da próxima geração preferem ter acesso dinâmico às informações clínicas mais recentes. Isso exigiu que pagadores, prestadores e companhias farmacêuticas se unissem e oferecessem informações médicas personalizadas através de plataformas de mídia omnicanal, como prontuários eletrônicos e portais de pacientes. No entanto, isso não tem sido suficiente para atuar em todos os sistemas de saúde para toda a população de pacientes em uma determinada região.

    A solução: melhorar o acesso aos prontuários médicos

    Os Centros de Serviços do Medicare e Medicaid (CMS) decidiram substituir o programa existente de incentivo aos prontuários eletrônicos pelo programa “Promoção da Interoperabilidade”. Isso incentiva um empenho significativo por parte dos hospitais para viabilizar a interoperabilidade dos dados clínicos e financeiros de sua população de pacientes. Os CMS também tomaram providências específicas para patrocinar o Gerenciamento de Doenças Crônicas (Não Presencial). Isso exige acessibilidade ininterrupta aos dados entre fluxos de trabalho de TI nativos e de terceiros, por meio do uso de tecnologias avançadas como IA e blockchain. Basicamente, isso significa que políticas e incentivos ativos estão levando os hospitais a desenvolverem soluções que permitam que os prontuários dos pacientes sejam acessíveis em diferentes hospitais, e não apenas dentro de um mesmo hospital ou sistema de saúde.

    Os pioneiros

    A InterSystems, uma fornecedora de sistemas de informações de saúde, possibilitou recentemente que a Northwell Health integrasse toda a sua rede de prestadores, que inclui 23 hospitais, 655 unidades ambulatoriais e 18,5 mil médicos credenciados. Após essa integração, a Northwell pôde criar um registro de pacientes unificado que oferece um bilhão de pontos de dados e está apta a realizar avaliação centralizada de riscos, envolvimento do paciente e o monitoramento remoto do mesmo.

    Perspectivas e impacto

    Em termos gerais, nos EUA e em outros mercados maduros ao redor do mundo, os prestadores avançados devem inaugurar centros de comando digitais centrais, viabilizados pelos principais padrões de interoperabilidade de saúde, inclusive os mais modernos padrões IHE e HL7 FHIR, e apoiados por um cadastro mestre de pacientes integrado por blockchain que contemple a empresa como um todo. O objetivo geral seria criar registros unificados de pacientes que promovam uma coordenação de atendimento personalizado e baseado em regras em diversos sistemas clínicos multimodais. Isso permitirá que os pacientes visitem qualquer estabelecimento ou médico credenciado dentro do sistema de saúde e que seu prontuário médico unificado esteja acessível no ponto de atendimento, permitindo que os médicos acessem históricos médicos inteiros e deem orientação clínica personalizada, mesmo que nunca tenham visto o paciente antes.

  • 5) Ensaios clínicos virtuais: como os dispositivos vestíveis e a saúde móvel estão ajudando a manter o foco no paciente?

    Os desafios da indústria farmacêutica nos ensaios clínicos

    A indústria farmacêutica enfrenta custos e desafios significativos no que tange ao recrutamento, retenção e adesão de pacientes de ensaios clínicos, às crescentes complexidades e custos do monitoramento in loco e ao aumento da pressão por parte dos pagadores e dos órgãos regulatórios no sentido de apresentar prova de valor. Cerca de 80% dos ensaios farmacêuticos deixam de cumprir os prazos de inscrição, resultando em um prejuízo médio de até US$ 1,3 milhão por dia para um determinado candidato a medicamento. Além disso, cerca de 37% dos locais de pesquisa não conseguem atingir suas metas de inscrição e 10% não conseguem recrutar nem mesmo um único paciente para o estudo. Com base em estimativas do setor, a falta de concepções de ensaio focadas no paciente faz com que 35% deles abandonem os ensaios clínicos. Outros 35% não aderem aos protocolos do estudo, o que custa cerca de US$ 1 milhão por ensaio somente em perda de produtividade.

    A solução: dispositivos vestíveis e aplicativos de saúde móvel

    Surgiu uma solução que envolve dispositivos vestíveis e aplicativos de saúde móvel para smartphones. Se você ou um ente querido já participou de um ensaio clínico, está bem ciente das dificuldades, como a necessidade frequente de comparecer a um hospital, às vezes deixando de lado o trabalho ou atividades de lazer. Mas os dispositivos vestíveis e os aplicativos estão começando a mudar isso ao permitir o surgimento do conceito de ensaios clínicos virtuais. Eles permitem que você participe de ensaios clínicos em casa ou em qualquer outro local de sua preferência. Essa vantagem funciona nos dois sentidos, pois permite que os patrocinadores desses ensaios reduzam os custos e, ao mesmo tempo, ajuda a otimizar os processos e demonstrar a eficácia no mundo real. Isso também ocorre porque esses aplicativos e dispositivos permitem que os pesquisadores incorporem dados do cotidiano, inclusive dieta e condições meteorológicas, junto com outros parâmetros de saúde como entrada dos programas de análise de big data, a fim de obter uma imagem fiel e real da eficiência. Empresas como a Evidation Health estão ajudando empresas maiores a implementar isso. A Science 37, por outro lado, está trabalhando no monitoramento e na interação com o paciente durante todo o ensaio clínico virtual.

    Perspectivas e impacto

    Em 2019, o mercado de soluções de TI para ensaios clínicos – que possibilita o recrutamento de pacientes e o monitoramento remoto necessário para ensaios virtuais – deve atingir US$ 450 milhões, impulsionado por essas soluções. O ensaio clínico de diabetes fase IV VERKKO, por exemplo, utilizou uma plataforma de ensaios clínicos remotos integrada a um medidor de glicose sanguínea sem fio via rede 3G, o que resultou em um gasto 66% menor de tempo em atividades de coordenação de estudo e taxas de conformidade 18% mais altas. Nossa análise, portanto, aponta para economias de custos, sendo estas mais elevadas em áreas focadas no sistema nervoso central (SNC), como ensaios de dor e anestesia, com possibilidade de economizar até US$ 10 milhões por estudo.

    Impacto no setor

    Os patrocinadores de ensaios clínicos desempenharão um papel central na validação dos novos parâmetros digitais em seu trabalho de pesquisa em curso e atuarão como ponto central para promover a colaboração entre OEMs de dispositivos vestíveis, agregadores de dados e provedores de plataformas de saúde móvel. Eles se apresentam, assim, como a maior força por trás da escalabilidade das soluções de saúde móvel. Com o advento das tecnologias de monitoramento remoto, fornecedores como as organizações que coordenam centros de pesquisa (SMOs, na sigla em inglês) e as organizações de recrutamento de pacientes (PROs, na sigla em inglês), que usam modelos de negócios tradicionais, testemunharão máxima disrupção e precisarão explorar oportunidades de colaboração com fornecedores emergentes de plataformas de ensaios virtuais, prestadores de recrutamento eletrônico e fornecedores de soluções de monitoramento remoto para expandir sua capacidade de suportar modelos distribuídos/ híbridos de ensaios clínicos.

1) A inteligência artificial vai ajudar os radiologistas a moldarem seu futuro – mas não vai substituí-los

A carga de trabalho do radiologista

Hoje, os diagnosticadores que trabalham com imagens, como os radiologistas e profissionais de outras subespecialidades, costumam passar horas e horas realizando intensas tarefas manuais dentro do processo de análise de imagens. Devido à carga de trabalho pesada, os radiologistas mal conseguem tempo suficiente para ler essas imagens, o que leva a equívocos e erros de diagnóstico. Para esses profissionais, turnos de 10 a 12 horas são comuns, sendo que alguns trabalham até 60 horas por semana. O aumento do número de pacientes encaminhados para a radiologia e os avanços contínuos da tecnologia de imagens só aumentará a quantidade de dados a serem analisados e tornará mais intensiva a análise dessas informações.

A inteligência artificial como solução

A aceleração e a automação (ou semiautomação) por meio de algoritmos de IA para tarefas de análise de imagens podem dar as principais contribuições para a economia de tempo e o ganho de produtividade. Uma ferramenta de inteligência artificial que simplifique os processos de análise de imagens, reduzindo o número de cliques para executar uma tarefa e adivinhando os próximos passos com base no contexto, que aprende as preferências do usuário, e assim por diante, ajudará a acelerar o processo de análise de imagens. Outra categoria de ferramenta tem como objetivo automatizar as tarefas de análise de imagens que são realizadas manualmente e nas quais a IA tem demonstrado desempenho igual ou superior aos padrões atuais, de base humana.

O tsunami de startups

Há mais de uma centena de startups ativas no espaço da inteligência artificial voltada à radiologia, sem falar das empresas estabelecidas que vêm desenvolvendo soluções para diversas doenças. Alguns exemplos representativos: iCAD (câncer de mama), HeartFlow (cardiologia), Vida Diagnostics (imagens pulmonares), icometrix (neurologia), Tencent (oncologia), Google e Amazon (oftalmologia), Enlitic (ortopedia) e Vuno (pediatria). Essa ampla gama de soluções esteve bem representada no congresso da Sociedade Radiológica da América do Norte (RSNA), realizado em novembro de 2018, no qual uma área de exposição específica de aprendizagem de máquina permitiu que várias empresas exibissem suas soluções, enquanto algumas aproveitaram a oportunidade de se apresentarem no Machine Learning Theatre para mostrar suas iniciativas para auditórios lotados ao longo dos quatro dias do evento.

O impacto

Considerando-se um salário anual médio de US$ 400 mil para um radiologista nos Estados Unidos, cada minuto de seu tempo de trabalho vale US$ 3,33 e, portanto, a menor economia de tempo já resulta em economia de custos. Qualquer automação que diminua as tarefas redundantes também ajuda a reduzir a fadiga do radiologista (que pode resultar em uma queda de 4% na precisão do diagnóstico). Em última análise, isso ajudaria a aumentar a qualidade dos diagnósticos e a evitar a perda de oportunidades de detecção precoce de doenças, resultando em melhores resultados para o paciente no longo prazo.

Perspectivas e impacto

A Frost & Sullivan acredita que, no geral, a IA no espaço de imagens médicas será um mercado de mais de US$ 1 bilhão até 2022: o potencial é enorme. A inteligência artificial também abre um caminho que viabiliza abordagens de imagens de precisão, permitindo que elas desempenhem um papel maior no paradigma mais amplo da medicina de precisão.

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