Pesquisa, tecnologia e inovação em saúde - IA e dados de mundo real

Meu interesse por tecnologia e inovação nasce, em parte, da própria prática médica. Ao trabalhar com cannabis medicinal, comecei a perceber uma oportunidade que vai além da prescrição e do acompanhamento clínico: como aproveitar melhor os dados que já são produzidos no cotidiano da assistência?

A escassez de evidências científicas é uma das críticas mais frequentes à medicina canabinoide. Embora essa questão seja mais complexa do que a simples ausência de estudos, existe um problema que me chama particularmente a atenção: pacientes já utilizam diferentes formulações, profissionais acompanham seus resultados e uma quantidade considerável de informações é produzida na prática clínica, mas nem sempre esses dados são coletados, organizados e analisados de maneira capaz de gerar conhecimento.

Vejo nessa lacuna uma oportunidade para aproximar assistência em saúde, inteligência artificial, análise de dados e desenvolvimento de software.

Dados de mundo real: uma oportunidade a explorar

Na medicina, nem toda pergunta relevante pode ser respondida apenas pela repetição de estudos sobre intervenções já amplamente investigadas. Existem situações em que precisamos compreender melhor o que acontece com pacientes reais, em contextos clínicos diversos e sob condições que nem sempre são reproduzidas nos ensaios tradicionais.

Na cannabis medicinal, essa questão ganha contornos particulares. As combinações de canabinoides, suas proporções, as doses, as características dos pacientes e os objetivos do tratamento podem variar consideravelmente. Investigar essas diferenças exige mais do que reunir relatos isolados: é necessário produzir dados estruturados, com qualidade suficiente para permitir análises e comparações úteis.

É nesse contexto que me interessa o potencial dos dados de mundo real (real-world data). Informações obtidas durante a assistência podem complementar outras fontes de evidência, desde que sua coleta, qualidade, interpretação e limitações sejam tratadas com rigor.

O desafio não é simplesmente acumular mais dados. É criar condições para que eles possam responder a perguntas relevantes.

Inteligência artificial e desenvolvimento de soluções

Venho explorando como a inteligência artificial, a análise de dados e a engenharia de software podem ser aplicadas a problemas concretos da assistência em saúde. Isso inclui desde ferramentas para organizar informações clínicas até sistemas capazes de automatizar processos e apoiar o trabalho dos profissionais.

Também me interessa o processo de transformar essas ideias em soluções funcionais: entender as necessidades dos usuários, desenvolver e testar propostas e avaliar seu potencial de aplicação.

Acredito que a experiência clínica pode contribuir para identificar oportunidades que nem sempre são evidentes para quem desenvolve tecnologia fora da saúde. Mas transformar uma necessidade em produto exige também compreender o mercado, os usuários e as condições para implementar uma solução.