As 10 principais tendências irão transformar os cuidados de saúde em 2024

Rachel Marley

  • À medida que as tecnologias inovadoras revolucionam os sistemas de saúde, os líderes desta área são forçados a definir estratégias para integrar estas inovações nas suas organizações.

  • Espera-se um forte crescimento de algumas destas tecnologias em 2024, tais como: aplicações de inteligência artificial generativa e espectrometria de massa nos laboratórios clínicos.

  • Investimentos estratégicos em soluções que visam a saúde das mulheres, a monetização de dados e a saúde da população, podem servir de elementos chave, na diferenciação destas organizações, num mercado cada vez mais competitivo.

Os recentes avanços tecnológicos prometem soluções de cuidados de saúde automatizadas e rentáveis que podem revolucionar a forma como são determinados e aplicados os métodos de investigação, diagnóstico e tratamento.

Compilámos uma lista das 10 principais tendências que se prevê que venham a desempenhar um papel crucial no setor da saúde, durante 2024. Descubra em que é que, na nossa opinião, os líderes do setor da saúde se devem concentrar para se manterem na vanguarda da inovação em termos dos cuidados de saúde e serviços prestados.

A pandemia da COVID-19 alterou a forma como os sistemas de saúde prestam os seus cuidados aos doentes. Atualmente, existe uma maior abertura por parte dos doentes para receber cuidados médicos no seu domicílio. Desde as farmácias online à telesaúde e aos dispositivos móveis , torna-se cada vez mais fácil para os doentes acederem a diagnósticos e a terapêuticas fora do ambiente hospitalar e do consultório médico.

Algumas das tecnologias mais avançadas, juntamente com as aplicações móveis estão a revolucionar a indústria através dos seus serviços, que monitorizam remotamente sintomas,tais como o ritmo cardíaco, a temperatura corporal ou os níveis de glicemia. Esta tecnologia pode ainda conectar, rapidamente, doentes a prestadores especialistas em saúde que podem ser um apoio importante em várias situações, como por exemplo na saúde mental.

Estudos demonstram ainda que a transferência de cuidados de saúde para o domicílio poderá, potencialmente, reduzir a carga de trabalho dos profissionais de saúde, aumentar as poupanças e, simultaneamente, melhorar resultados clínicos.1,2

Em 2030, as tendências atuais preveem que o mercado dos cuidados de saúde ao domicílio cresça para quase 670 mil milhões de dólares, em comparação com a estimativa atual de 362,1 mil milhões de dólares, de 2022.3 Líderes de organizações de saúde terão de avaliar o impacto do aumento deste tipo de cuidados, nas suas organizações.

Os LLM são um tipo de IA que utiliza grandes conjuntos de dados para compreender, resumir e gerar novos conteúdos, normalmente sob a forma de conversação. Um exemplo disso é o ChatGPT, que foi lançado em 2022 e está a ser avaliado quanto à sua aplicabilidade nos cuidados de saúde. Embora a IA se tenha tornado parte integrante da medicina, especialmente para diagnósticos, stakeholders podem tirar partido de ferramentas simplificadas de aprendizagem automática sem necessidade de especialistas. Isto pode afetar os cuidados que os pacientes recebem.

Por exemplo, os LLM poderão ajudar a gerir doenças e a fornecer recomendações diárias para doenças cardíacas ou diabetes.4 Adicionalmente, podem ainda ser utilizados na:5

  • Educação de doentes

  • Triagem de doentes

  • Pedidos de reembolso

  • Agendamento de consultas

  • Recomendações de cuidados

  • Tradução médica

Uma vez que os LLM estão agora a começar a ganhar terreno na medicina, é crucial que as organizações que prestam cuidados de saúde avaliem, criticamente, como integrar esta tecnologia nas suas organizações, de forma segura e eficaz. As áreas prioritárias devem ser a segurança dos doentes, a garantia da privacidade dos dados e a produção de informações rigorosas.

A utilização de tecnologias digitais e a sua adaptação para simplificar os ensaios clínicos poderão transformar a investigação de novos medicamentos este ano.

Convencionalmente, os doentes precisam muitas vezes de percorrer uma distância significativa para participar num ensaio. Por conseguinte, a indústria farmacêutica está a evoluir para ensaios clínicos descentralizados, a fim de melhorar a investigação clínica. A oferta de opções aos participantes destes estudos, sendo em unidades locais ou remotamente, pode melhorar a acessibilidade a uma ciência inovadora.

Das tecnologias que simplificam os ensaios clínicos incluem-se os LLM, que podem ajudar na seleção dos participantes, no envolvimento dos pacientes e na conceção dos estudos, ou tecnologias móveis e portáteis que podem ajudar na monitorização contínua de sintomas e captar uma vasta gama de real-world data.

Os biomarcadores digitais são assinaturas digitais associadas a condições específicas.6 Estão a ser cada vez mais reconhecidos por permitirem , potencialmente, um diagnóstico mais preciso e fiável de algumas doenças.

Stakeholders estão a desenvolver biomarcadores digitais utilizando o machine learning e a IA com novos algoritmos treinados com dados de dispositivos móveis e portáteis de utilização junto ao corpo ou de imagens médicas, para identificar padrões que possam indicar doença. Esta expansão dos biomarcadores digitais e a sua rápida adoção é evidente na área da saúde, com tendências atuais a estimarem que o mercado global de biomarcadores digitais deverá aumentar a uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 22,3% na próxima década.7

Especificamente nas doenças raras, os biomarcadores digitais têm uma oportunidade notável de serem pioneiros na forma como tratamos estas doenças, que só se encontram num número reduzido de doentes. Uma vez que o diagnóstico diferencial é difícil e o acesso a especialistas pode ser limitado, a utilização de biomarcadores digitais pode reforçar e melhorar os cuidados que estes doentes recebem.

Os laboratórios clínicos prestam serviços vitais de diagnóstico e rastreio aos prestadores de cuidados de saúde e aos doentes. Cerca de 70% dos diagnósticos são realizados com a ajuda de testes laboratoriais.8 No entanto, nos últimos anos, os sistemas de saúde têm tido dificuldade em acompanhar a procura devido à escassez de pessoal e à diminuição do acesso a financiamento, recursos, imóveis e equipamento automatizado.9-11

Os gestores de laboratórios podem enfrentar alguns destes desafios simplificando processos através de uma maior automatização e de uma utilização mais alargada das tecnologias digitais. Alguns exemplos que alguns destes gestores já estão a utilizar incluem uma melhor conceção do espaço de trabalho, sistemas de gestão da qualidade para garantir uma melhor utilização dos recursos, robótica e sistemas automatizados e tecnologias cloud-base .12-14

Durante este ano, acreditamos que mais laboratórios irão considerar a forma de redimensionar os seus procedimentos clínicos laboratoriais, especialmente porque a mão de obra neste espaço continua a registar um declínio constante, para melhorar tempos de resposta, diminuir custos e expandir o acesso.

Nos laboratórios clínicos, técnicos laboratoriais utilizam, tradicionalmente, imunoensaios para ajudar a diagnosticar doenças e identificar a presença ou ausência de compostos, como péptidos e proteínas. No entanto, os desafios com os imunoensaios, como problemas de reatividade cruzada ou a falta de reagentes disponíveis, levaram à necessidade de desenvolver melhores soluções. Durante décadas, investigadores de todo o mundo, especialmente no meio académico, utilizaram a espectrometria de massa como uma ferramenta de investigação básica. Nos últimos 10 anos, a espectrometria de massa tornou-se numa técnica popular nos laboratórios clínicos para testes de diagnóstico de rotina e monitorização de medicamentos.15

A espectrometria de massa, é uma técnica analítica que mede o rácio massa/carga (m/z) das moléculas nas amostras, está cada vez mais acessível no espaço clínico devido ao aumento da sensibilidade e especificidade da deteção molecular.15 Desde uma melhor despistagem de agentes patogénicos proteicos até uma melhor monitorização da terapêutica medicamentosa, a espectrometria de massa pode remodelar os cuidados de saúde.

A melhoria nos fluxos de trabalho automatizados e a normalização dos protocolos para acelerar os tempos de execução, com maior rendimento, permitirão que os resultados sejam mais precisos e fiáveis. Isto permitirá aos prestadores de cuidados de saúde tirar partido dos resultados da espectrometria de massa e personalizar as estratégias de tratamento.

Os médicos dispõem atualmente de mais tecnologias informáticas inovadoras, conhecidas como sistemas de apoio à decisão clínica (SADC), para ajudar a gerir as grandes quantidades de dados dos doentes, melhorando assim a tomada de decisões críticas e aumentando os cuidados de saúde centrados no valor. Estas ferramentas recorrem à IA e podem ter um impacto significativo no envolvimento das pessoas com doença e na sua experiência com as organizações de cuidados de saúde. Os tipos de SADC incluem:16,17

  • Alertas de medicação e interação medicamentosa

  • Notificações de melhores práticas

  • Lembretes para controlo da saúde

  • Diagnóstico diferencial

A aprendizagem automática e a IA são componentes essenciais dos SADC e prometem ajudar a analisar e integrar diferentes dados de cuidados de saúde disponíveis ao longo da jornada de um paciente, desde consultas médicas a informações de dispositivos de utilização junto ao corpo e participação em ensaios clínicos.

Com os evidentes desafios observados durante a pandemia da COVID-19, os líderes das organizações de saúde devem manter-se atentos à promoção da saúde da população. Atualmente, os resultados das consultas médicas e dos exames laboratoriais, os dados genómicos e as informações provenientes de dispositivos de utilização junto ao corpo, desempenham um papel essencial na forma como os intervenientes respondem às crises de saúde pública. Ao dispor de dados amplamente disponíveis obtidos tendo em conta a saúde da população, as organizações de saúde podem identificar as áreas que necessitam de maior atenção e conceber planos para antecipar os problemas antes que estes ocorram.

Os sistemas de saúde estão agora a estabelecer colaborações com empresas que podem monitorizar doenças infeciosas ou identificar pacientes com cancro ou problemas cardiovasculares em grande escala. Identificar os riscos para a saúde das populações e intervir e adotar abordagens preventivas será uma parte crucial do reforço das respostas às epidemias agudas e da gestão das doenças crónicas.

Os benefícios para a saúde da população incluem:18-19

  • Melhores resultados clínicos

  • Promoção do envolvimento da pessoa com doença e defesa dos seus cuidados

  • Despesa eficiente

  • Melhoria na triagem de pessoas com doença

  • Redução dos internamentos hospitalares

  • Diminuição das readmissões e dos internamentos hospitalares

A indústria precisa de incluir todas as populações, especialmente as mulheres, que têm sido mal servidas em muitos aspetos dos cuidados de saúde, incluindo o financiamento de doenças que afetam principalmente as mulheres, a representação em ensaios clínicos e taxas mais elevadas de diagnósticos errados em contexto clínico.

Os investimentos no ecossistema dos cuidados de saúde das mulheres dispararam nos últimos anos, com as tendências atuais a preverem que o mercado cresça para quase 18 mil milhões de dólares no próximo ano.20 Os líderes das organizações de saúde podem participar neste mercado em crescimento aumentando a sensibilização, a educação e a acessibilidade aos serviços.

Com os registos de saúde eletrónicos disponíveis para os as pessoas com doença na maioria das organizações de cuidados de saúde, os dados disponíveis para monetização estão a aumentar exponencialmente.21 Em suma, a monetização de dados refere-se a dados que podem ser utilizados para obter benefícios económicos quantificáveis, normalmente através do fornecimento de acesso aos dados a terceiros. Por exemplo, esta abordagem permite que os sistemas de saúde negoceiem condições de benefícios com as companhias de seguros de saúde ou partilhem dados com empresas farmacêuticas para obterem melhores conhecimentos sobre medicamentos ou diagnósticos personalizados.21

Para além dos dados obtidos em contexto clínico, as tecnologias digitais remotas, como dispositivos de utilização junto ao corpo e aplicações móveis, permitem uma rápida criação de dados.1 A grande quantidade de informações disponíveis pode fornecer insights valiosos em vários domínios, incluindo estratégias para aumentar as receitas dos sistemas de saúde e o desenvolvimento de produtos e serviços de saúde para melhorar os resultados para os doentes. No entanto, é essencial referir que, ao implementar a monetização de dados, tem de ser considerada a segurança, a privacidade e a acessibilidade aos mesmos, quando determinada a melhor estratégia.

Quanto às tendências atuais, espera-se que o mercado global da monetização de dados de cuidados de saúde cresça mais de 18% nos próximos cinco anos, pelo que os líderes dos cuidados de saúde têm de avaliar de que forma esta abordagem pode beneficiar as respetivas empresas e, acima de tudo, as pessoas com doença.22

O panorama dos cuidados de saúde está a transformar-se rápido e profundamente, marcado por várias tendências emergentes. Desde a espectrometria de massa e os biomarcadores digitais até à saúde da população e à monetização de dados, estas tendências englobam metodologias inovadoras destinadas a fornecer resultados aos pacientes com maior eficiência e fiabilidade.

A urgência em adaptar-se e responder a estas tendências é evidente, uma vez que redefinem coletivamente o panorama da prestação de cuidados de saúde. À medida que a indústria avança neste cenário em rápida mutação, é cada vez mais vital que os intervenientes se mantenham atualizados em relação a estas mudanças. Ao fazê-lo, podem garantir resultados otimizados para os pacientes e o avanço global das práticas de cuidados de saúde nas suas organizações.

Referências

  1. Hossain. (2022). California Management Review. Artigo disponível em https://cmr.berkeley.edu/2022/08/wearable-devices-to-revolutionize-healthCare / [Acedido em janeiro de 2024]

  2. Health Resources and Services Administration (HRSA). (2023). Artigo disponível em https://telehealth.hhs.gov/patients/understanding-telehealth [Acedido em janeiro de 2024]

  3. Grand View Research. Informações disponíveis em https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/home-healthcare-industry [Acedido em janeiro de 2024]

  4. Gottlieb & Silvis. (2023). JAMA Health Forum, 4(9):e233909. Artigo disponível em https://jamanetwork.com/journals/jama-health-forum/fullarticle/2809936 [Acedido em janeiro de 2024]

  5. Jonas. (2023). Notable. Artigo disponível em https://www.notablehealth.com/blog/large-language-models-healthcare-revolution [Acedido em janeiro de 2024]

  6. Reicher & Muelly. (2023). Healthcare Transformers. Artigo disponível em https://healthcaretransformers.com/digital-health/current-trends/ai-driven-digital-biomarkers/ [Acedido em janeiro de 2024]

  7. Grand View Research. Informações disponíveis em https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/digital-biomarkers-market-report [Acedido em janeiro de 2024]

  8. Centers for Disease Control and Prevention. (2018). Informações disponíveis em https://www.cdc.gov/csels/dls/strengthening-clinical-labs.html [Acedido em janeiro de 2024]

  9. Leber et al. (2022). J Clin Microbiol, 60, e00241-22. Documento disponível em https://doi.org/10.1128/jcm.00241-22 [Acedido em janeiro de 2024]

  10. The American Society for Clinical Laboratory Science. (2018). Informações disponíveis em https://ascls.org/addressing-the-clinical-laboratory-workforce-shortage/ [Acedido em janeiro de 2024]

  11. Woolston. (2023). Nature. Artigo disponível em https://www.nature.com/articles/d41586-023-00088-z [Acedido em janeiro de 2024]

  12. Roche. (2023). LabLeaders. Artigo disponível em https://lableaders.roche.com/global/en/articles/technologies-supporting-digital-laboratory.html [Acedido em janeiro de 2024]

  13. Christopher. (2018). Medical Laboratory Observer (MLO). Artigo disponível em https://www.mlo-online.com/management/qa-qc/article/13017213/the-importance-of-implementing-a-quality-management-system-in-the-laboratory [Acedido em janeiro de 2024]

  14. MultiLab. (2017). Artigo disponível em https://multilab.net/how-to-improve-your-laboratory-processes/ [Acedido em janeiro de 2024]

  15. DePalma. (2018). Lab Manager. Artigo disponível em https://www.labmanager.com/mass-spectrometry-can-address-many-shortcomings-of-immunoassays-2063 [Acedido em janeiro de 2024]

  16. Centers for Disease Control and Prevention. (2022). Informações disponíveis em https://www.cdc.gov/opioids/healthcare-admins/ehr/clinical-decision-support.html [Acedido em janeiro de 2024]

  17. Wasylewicz & Scheepers-Hoeks. (2018). Fundamentals of Clinical Data Science [Internet]. Informações disponíveis em https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK543516/ [Acedido em janeiro de 2024]

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  19. El Reda. (2022). Medical Advantage. Artigo disponível em https://www.medicaladvantage.com/blog/what-is-population-health-management-why-its-important/ [Acedido em janeiro de 2024]

  20. Markets and Markets. Informações disponíveis em https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/womens-health-care-market-136585329.html [Acedido em janeiro de 2024]

  21. Roberts & Edelmann. (2021). Healthcare Transformers. Artigo disponível em https://healthcaretransformers.com/digital-health/healthcare-data/healthcare-data-monetization/ [Acedido em janeiro de 2024]

  22. Markets and Markets. Informações disponíveis em https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/healthcare-data-monetization-market-56622234.html [Acedido em janeiro de 2024]

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