Por que o mercado de saúde ainda não sabe precificar seus dados

Por Júlio Oliveira

Existe uma corrida ruidosa no mercado para coroar a inteligência artificial como a salvação da eficiência na saúde. No entanto, o setor continua negligenciando o elemento mais básico dessa equação: a qualidade e a estrutura dos dados que alimentam esses algoritmos. Hospitais, operadoras de saúde e laboratórios produzem milhões de dados diariamente. A verdade, porém, é que a geração real de evidências e a sua relevância ainda são praticamente desconhecidos pelas instituições de saúde.

Os dados de saúde são, teoricamente, o ativo mais valioso da economia digital por sua capacidade única de gerar valor em múltiplas dimensões simultâneas, desde a descoberta de alvos terapêuticos à gestão de risco assistencial.

Mas a pergunta a ser respondida é: por que o mercado ainda não consegue precificar esse ativo?

A resposta está exatamente na complexidade técnica e metodológica necessária para transformar registros operacionais em conhecimento confiável.

Estruturar dados de saúde exige padronização clínica — a exemplo de terminologias como o SNOMED-CT (Systematized Nomenclature of Medicine — Clinical Terms) — e a combinação entre diferentes áreas de conhecimento: medicina, engenharia de sistemas, ciência de dados e estatística avançada.

No Brasil, esse cenário ganha um contorno estratégico ainda mais crítico. O país vem avançando na chamada interoperabilidade transacional – aquela necessária para que sistemas assistenciais conversem entre si e troquem informações do paciente utilizando padrões como o Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR), porém ainda há muito a ser feito.

Trata-se de um avanço essencial para a jornada do cuidado, mas insuficiente para a inovação científica.

O que o Brasil precisa, urgentemente, é construir uma agenda nacional de interoperabilidade analítica. Não basta conectar sistemas para troca de laudos; é preciso 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 viabiliza os estudos de Dados do Mundo Real (Real World Data – RWD) e a geração de Real World Evidence (RWE) em escala e com maior rigor metodológico, ou seja, com maior potencial de geração de evidência de qualidade. Essa camada analítica viabiliza um RWE de muito mais alto nível, que chamamos de “Reliable Evidence”.

Europa e Estados Unidos já entenderam essa virada de chave. A rede DARWIN EU, vinculada à Agência Europeia de Medicamentos (EMA), é um exemplo claro de como uma infraestrutura federada de dados padronizados permite conduzir pesquisas regulatórias e epidemiológicas com velocidade e rigor científico sem precedentes.

Há quem argumente ainda que a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) ou a privacidade dos pacientes seriam barreiras intransponíveis para esse avanço.

Trata-se de um falso dilema. Em uma arquitetura federada moderna baseada no OMOP, o dado sensível do paciente jamais sai de trás do firewall da instituição custodiante. O pesquisador não acessa nomes, CPFs ou prontuários; ele envia algoritmos e scripts analíticos que rodam localmente dentro do ambiente seguro do hospital. O que retorna para o estudo são apenas resultados estatísticos agregados.

A privacidade é preservada na origem, enquanto o valor científico é liberado.

Essa abordagem é o que permite substituir inferências frágeis por evidências concretas na aprovação de novas indicações em oncologia, no acompanhamento de doenças raras e no desenho de contratos de compartilhamento de risco (risk-sharing) baseados em valor real entregue ao paciente.

As instituições que continuarem enxergando seus dados apenas como subprodutos administrativos ficarão à margem da maior transformação do setor. A saúde do futuro do trabalho caminha para o conceito de Learning Health System — um sistema dinâmico que aprende continuamente com a própria prática assistencial e devolve esse conhecimento para a ponta em forma de diretrizes clínicas mais precisas.

Transformar dados em infraestrutura científica não é um projeto de TI; é uma decisão de governança, sustentabilidade e soberania em saúde.

Quem liderar a transição da coleta passiva para a inteligência analítica federada não apenas precificará corretamente esse ativo, mas definirá os novos rumos da medicina na América Latina.

*Júlio Oliveira é Founder e CEO da Precision Data.