*Por Luiza Soeiro, gerontóloga e líder do time assistencial em saúde da Neuralmed

O futuro da saúde começa pela inteligência dos dados

O sistema de saúde brasileiro convive hoje com um paradoxo estrutural: produz um volume crescente de dados clínicos, mas é incapaz de utilizá-los de forma consistente na tomada de decisões assistenciais e operacionais. A maior parte das informações geradas na prática médica é não estruturada e permanece subutilizada porque os sistemas de registro e gestão não foram concebidos para interoperar nem para permitir leitura automatizada em escala. Notas de evolução, laudos detalhados, descrições de exames e anotações clínicas seguem formatos livres, sem padronização semântica, o que dificulta sua integração em fluxos de análise clínica ou operacional. Mesmo quando esses dados existem em ambiente digital, ficam confinados a sistemas isolados e dependem de leitura humana, prejudicando seu uso em tempo hábil para prevenção, priorização de risco ou planejamento assistencial.

Esse problema não é marginal. Estudos recentes indicam que cerca de 80% dos dados gerados em saúde são não estruturados, concentrados principalmente em textos livres, imagens e documentos clínicos que não dialogam entre si. Essa característica não decorre de negligência, mas da própria natureza da medicina, que exige contextualização, descrição narrativa e registro de nuances clínicas. O desafio surge quando essa riqueza informacional não consegue ser traduzida em sinais operacionais claros para médicos, enfermeiros, gestores e equipes de cuidado, limitando a capacidade de decisão baseada em risco real.

A consequência prática é que dados com alto potencial informativo acabam fragmentados em silos tecnológicos. Estão espalhados entre prontuários eletrônicos distintos, sistemas laboratoriais, laudos e repositórios de documentos. Para que esses dados sejam aproveitados, ainda se exige intervenção manual: leitura extensa, cruzamento mental de informações e reconstrução artesanal da jornada do paciente. Em um ambiente de alta pressão assistencial, esse processo se torna impraticável. Se essas informações pudessem ser lidas, organizadas e interpretadas automaticamente, equipes de saúde teriam acesso a alertas clínicos, padrões de risco e priorizações claras antes que o paciente evoluísse para um quadro agudo.

O verão, por exemplo, atua como um teste de estresse do sistema de saúde. Ondas de calor e mudanças de rotina aumentam a incidência de descompensações em doenças crônicas como diabetes, hipertensão, insuficiência cardíaca e doença renal. A literatura internacional mostra que períodos de calor extremo estão associados a aumentos relevantes nas visitas a prontos-socorros por causas cardiovasculares, renais e metabólicas. Estudos epidemiológicos indicam que variações relativamente pequenas de temperatura média já produzem elevação significativa na morbidade e mortalidade em populações vulneráveis.

Nesse contexto, a fragmentação de dados deixa de ser um problema técnico e passa a ser um fator clínico. Quando equipes médicas enfrentam filas crescentes de atendimento, a necessidade de navegar por múltiplos sistemas para compreender o histórico real de um paciente transforma informações potencialmente úteis em ruído operacional. O resultado é atraso na tomada de decisão, repetição de exames, maior exposição a erros e aumento do custo assistencial. Então, não estamos falando apenas de eficiência, mas de segurança do paciente e uso racional de recursos.

Esse cenário se agrava quando observado à luz das mudanças demográficas. O envelhecimento da população e o crescimento sustentado das doenças crônicas não transmissíveis ampliam a pressão sobre pronto-atendimentos e internações. Sistemas de informações utilizados em grande parte dos hospitais, dificultam a identificação precoce de pacientes em risco, atrasam intervenções e empurram o cuidado para momentos mais caros e complexos da jornada assistencial. Isso é especialmente problemático porque internações evitáveis representam uma parcela relevante do custo total em saúde e impactam diretamente a capacidade operacional de hospitais e redes assistenciais.

A discussão sobre dados não estruturados, portanto, não é uma agenda tecnológica abstrata. Trata-se de uma decisão estratégica que influencia como o sistema responde à sazonalidade, como prioriza pacientes e como distribui seus recursos mais escassos: tempo clínico e profissionais especializados. A capacidade de transformar registros clínicos dispersos em inteligência acionável altera o ritmo do cuidado, melhora a coordenação entre níveis assistenciais e reduz a dependência de respostas tardias a eventos já instalados.

Em síntese, momentos de alta demanda revelam um problema estrutural recorrente: produzimos dados em abundância, mas seguimos incapazes de utilizá-los quando eles mais importam. Superar essa limitação exige investimentos consistentes em interoperabilidade, inteligência da leitura de dados não estruturados e implementação de jornadas assistenciais escaláveis. Essas escolhas não determinam apenas eficiência administrativa; elas moldam a capacidade do sistema de saúde de antecipar riscos, reduzir internações evitáveis e oferecer cuidado mais oportuno em cenários de alta demanda.