Sem dúvida, uma das tendências em tecnologia na saúde em 2021 é a consolidação das healthtechs. Estas startups cresceram absurdamente nos últimos anos. Desde 2014, somam US$ 430 milhões em investimentos, de acordo com a pesquisa HealthTech Report Brasil 2020.

Basicamente, esses negócios têm como objetivo resolver problemas do setor de saúde. Para isso, oferecem soluções inovadoras que melhoram o acesso à saúde e a qualidade de vida dos pacientes, que vão desde sistemas de diagnóstico por Inteligência Artificial (IA) até remédio digital.

Além disso, atuam na gestão otimizada de entidades públicas da saúde, em clínicas e consultórios inteligentes, em serviços de autoatendimentos e autocuidados e oferecem tecnologias de ponta para exames clínicos e laboratoriais.

Em seguida, entenda mais como as healthtechs funcionam, qual é a importância desse segmento para e conheça algumas soluções que vem revolucionando a saúde.

Healthtechs: o que são

Primeiro, vamos entender melhor o que é startup: uma empresa inovadora, com um modelo de negócios repetível e escalável em um cenário de incertezas. Isto é: modelo de negócios que gera valor, mas sem a certeza que o projeto realmente dará certo ou será sustentável; capacidade de entregar o mesmo produto ou serviço em grande escala sem muitas adaptações; e crescer cada vez mais em receita ao mesmo tempo que os custos sobem lentamente.

Para isso, utilizam tecnologias de ponta, como Inteligência Artificial (IA), aprendizado de máquina, big data e robótica, dentre outras.

Sem dúvida, uma das principais vantagens das startups é a velocidade com que criam produtos e serviços disruptivos. Ou seja, que transformam o mercado e entregam mais valor ao consumidor.

Aliás, são essas as características que as diferenciam das empresas convencionais, em que qualquer mudança precisa passar por um processo interno mais lento.

Então, resumidamente, healthtechs são o nome dado às startups da área de saúde. Em inglês, helth significa saúde e tech, tecnologia. Nos últimos anos, o sufixo tech vem sendo cada vez mais utilizado para designar as startups.

Foto: Freepik

Importância das healthtechs para a saúde

No Brasil, a falta de acesso à saúde de qualidade atinge milhões de pessoas. Muitas vivem em locais sem infraestrutura básica, como especialistas, exames, tratamentos e medicamentos, por exemplo.

Nesse cenário, as healthtechs ajudam a democratizar a saúde ao buscar soluções para esses gargalos. Segundo a pesquisa Global Health Care Outlook , realizada pela Deloitte, essas startups estão ajudando a resolver alguns desafios da saúde, como adesão mais rápida ao digital; redução dos custos de tratamentos devido à agilidade e precisão dos exames e diagnósticos; e regulação e compliance, por meio de uma gestão dos custos e recursos mais eficaz.

Hoje, podemos dizer que as principais áreas atendidas pelas healthtechs são:

• Medicina preventiva: impedir ou diminuir a progressão de doenças;
• Medicina preditiva: detecção a predisposição de determinadas doenças;
• Medicina proativa: estreita relação médico-paciente, amparada pela tecnologia;
• Medicina personalizada: uso de dados para personalizar tratamentos;
• Gestão médica: automação e análise de dados para otimizar processos de hospitais, clínicas, consultórios e laboratórios.

Soluções desenvolvidas pelas healthtechs

De fato, os serviços oferecidos pelas healthechs trazem benefícios aos pacientes e também auxiliam os médicos e entidades de saúde no dia a dia. Em seguida, conheça algumas soluções que tem gerado mudanças positivas no setor:

Acesso e rapidez em exames e diagnósticos do fundo do olho e de refração

Um retinógrafo no consultório auxilia no acesso mais rápido às fotografias do fundo do olho dos pacientes. Com isso, o especialista consegue diagnosticar precocemente, iniciar o tratamento e monitorar diversas doenças, como glaucoma, retinopatia diabética e Degeneração Macular Relacionada à Idade (DMRI).

Entretanto, o custo elevado do equipamento – há modelos de até R$ 100 mil – pode inviabilizar a aquisição. Para solucionar esse problema, a startup Phelcom Technologies criou o smartdevice Eyer.

Acoplado a um smartphone, a tecnologia captura imagens em alta qualidade do fundo do olho e as envia para uma plataforma on-line, o Eyer Cloud. Nela, é possível laudar o exame e arquivar o histórico do paciente, dentre outras funcionalidades.

Outra vantagem é o preço: o equipamento é até 4 vezes mais barato que o retinógrafo convencional.

Já a startup EyeNetra oferece o Kit de Refração Móvel. Nele, é possível realizar um teste de visão por meio de realidade virtual. Ao final do jogo, a tecnologia determina o grau de miopia, astigmatismo ou hipermetropia e prescreve os óculos, que precisará da aprovação final de um oftalmologista.

Além dessa funcionalidade, há também produtos para verificar se o grau utilizado é o correto e um conjunto de lentes físicas para avaliar se os resultados dos primeiros testes estão certos. E, por fim, oferece também um conjunto de softwares que recolhem e guardam todos esses dados e os liberam aos especialistas.

Aprendizado de máquina detecta padrões de doenças

Além de possibilitar o diagnóstico remoto, alguns softwares de emissão de laudo à distância trabalham com o princípio de machine learning (aprendizado de máquina). Basicamente, ele coleta dados, aprende com eles e melhora automaticamente. E isso sem ser necessariamente programado.

Na medicina diagnóstica, a ferramenta avalia um extenso banco de dados de sintomas de pacientes para encontrar padrões para cada doença. Dessa maneira, consegue verificar se o indivíduo possui determinada enfermidade de acordo com os indícios que apresenta.

No Brasil, há alguns sistemas disponíveis. Por exemplo, o do Portal Telemedicina compara analiticamente exames presenciais a casos similares de uma base de dados com 30 milhões de imagens e exames. A plataforma elabora recomendações médicas com critérios confiáveis e precisos.

Se o exame médico e a recomendação do algoritmo não baterem, o exame é encaminhado a outros três especialistas para uma avaliação mais detalhada. Inclusive, o programa incorpora aprendizados a cada laudo emitido, acumulando repertório clínico à sua base de dados.

Outro aspecto inovador é sua capacidade de fazer uma triagem automática dos exames, permitindo que os casos emergenciais tenham prioridade na fila do médico.

Vale ressaltar que a privacidade de dados, que hoje é um dos desafios enfrentados pela inteligência artificial, é tema de estudos pela comunidade científica. Neste sentido, há o conceito de aprendizado federado, em que não há a circulação das informações dos pacientes, mas somente dos algoritmos. Isso permite que várias localidades consigam compartilhar resultados e melhorar os algoritmos.

Precisão no diagnóstico de câncer de mama

Imagine identificar com exatidão o local da mama em que há uma alteração suspeita e, ainda por cima, facilitar a biópsia? Alguns softwares de inteligência artificial estão conseguindo detectar com maior precisão o câncer de mama.

Aliás, um deles consegue prever padrões incomuns da imagem feita pela mamografia e apontar a região em que é necessário averiguar melhor. O algoritmo foi criado pela Dasa em parceria com a CureMetrix, uma startup americana.

Já outro software desenvolvido pelo Google pode ser a “segunda opinião” médica sobre a mamografia. Isso porque o algoritmo apresentou 11,5% mais acertos em relação a análise humana.

Porém, quando avaliado por dois médicos, os humanos apresentam o mesmo resultado que a máquina. E, como é comum que dois especialistas analisem a imagem, a ferramenta do Google pode ser o “segundo especialista”.

Previsão de desenvolvimento de câncer de mama e metástase

O teste genético EndoPredict avalia se a chance é alta ou baixa de o câncer de mama se espalhar para outro lugar do corpo pelos próximos dez anos. Desse modo, a quimioterapia foi evitada em 70% das pacientes com nódulos negativos em estudos clínicos.

Entretanto, o teste é indicado apenas para diagnósticos recentes da doença e em estágio inicial. Além disso, com positivo para receptores de estrogênio e negativo para a proteína HER2.

Já o Laboratório de Inteligência Artificial e Ciência da Computação (CSAIL) do MIT e do Hospital Geral de Massachusetts (MGH), dos Estados Unidos, criou um novo modelo de machine learning em que é possível prever, a partir da mamografia, se um paciente desenvolverá câncer de mama no prazo de cinco anos.

Com mais de 90 mil avaliações de exames no banco de dados, a Inteligência Artificial (IA) aprendeu os padrões sutis no tecido mamário que são precursores de tumores malignos.

O modelo da equipe foi significativamente melhor na previsão de risco do que as abordagens existentes. Isso porque posicionou com precisão de 31% de todos os pacientes com câncer em sua categoria de maior risco, em comparação com apenas 18% dos modelos tradicionais.

Tecnologias auxiliam no monitoramento da diabetes

Imagine verificar a taxa de glicose apenas com a leitura de um pequeno sensor instalado na parte de trás do braço? Com a ajuda de um dispositivo semelhante ao celular, o paciente acompanha na tela os níveis no sangue sem precisar furar os dedos várias vezes ao dia.

Isso porque ao invés de analisar a gota de sangue, como ocorre tradicionalmente, a tecnologia usa o líquido intersticial, que fica embaixo do braço, para capturar a quantidade da glicose sem necessidade de furar o tecido, recolhendo líquido ao redor dos vasos.

Além disso, o aparelho faz a checagem 16 vezes por dia e mostra uma previsão de queda ou alta do açúcar nas horas seguintes. Desse modo, ajuda a evitar a hiper e hipoglicemia.

A tecnologia também permite escanear as informações capturadas a cada oito horas, que ficam armazenadas no próprio aparelho ou pelo aplicativo. Os dados podem ser enviados ao médico por meio da nuvem. Dessa forma, o especialista acompanha, em tempo real, o quadro do paciente e decide por eventuais mudanças no tratamento, caso seja necessário.

Outra vantagem é a possibilidade de compartilhar os dados com outras pessoas, como pais e cuidadores. Assim, fica ainda mais seguro o controle da diabetes.

Outras inovações são as bombas de insulina com monitor contínuo de glicose, que permite ao médico determinar as quantidades exatas que devem ser liberadas para o paciente. E a insulina inalável comercializada em pó, em cartuchos com três tipos de dosagem. O paciente encaixa o cartucho em um inalador e, ao aspirar, leva a substância ao pulmão, que é absorvida pela corrente sanguínea. Dessa forma, reduz os níveis de glicemia.

Sistemas de telemedicina: de consultas on-line até gestão dos processos

Com a ampliação do uso de telemedicina no Brasil desde o ano passado, muitas clínicas e consultórios recorreram às tecnologias. No mercado, há diversas healthtechs que oferecem sistemas de telemedicina completos e inovadores.

Dentre os serviços, estão desde consultas on-line, telediagnóstico e emissão de receitas até prontuários eletrônicos, agendamento on-line de consulta e controle de estoque.

Conclusão

Somos aproximadamente 7,8 bilhões de pessoas no mundo todo. Boa parte vive em países com acesso precário à saúde. Neste sentido, é fundamental investir em soluções acessíveis, em espaço e custo, que ajudem na prevenção, tratamentos e promoção à saúde.

E as heathtechs surgem empenhadas nessa proposta com o objetivo principal de melhorar as condições de vida das pessoas.

Revisado por Paulo Schor, médico oftalmologista, professor livre docente e diretor de inovação da Universidade Federal de São Paulo (Unifesp) e colaborador da Faculdade de Medicina do Hospital Albert Einstein.

Saiba mais sobre tecnologia em saúde no blog da Phelcom.