Com o passar do tempo, o setor de Saúde vem investindo cada vez mais em tecnologias. Porém, a maioria desses investimentos são relacionados a equipamentos/hardwares, que na visão dos hospitais são mais rentáveis, pois possibilitam o aumento da produção de exames e garantem a assertividade em diagnósticos.

Mas desfocando dos equipamentos, vamos pensar na projeção das tendências em software e outros hardwares, que permitem a transformação da tecnologia para saúde nos próximos anos, visando o avanço na era digital.

Veja alguns deles:

IoT e Wearables: a cada ano tem surgido novos devices (wearables), que permitem maior integração com o corpo humano, muitos deles são capazes de monitorar alguns sinais vitais, como por exemplo: frequência cardíaca, pressão arterial, entre outros.

O desenvolvimento de gadgets, baseados no uso desses dados coletados através dos dispositivos, permitem aos usuários acompanhar a evolução de tratamentos e aptidões físicas. Esse mercado ainda está em crescimento e precisa aprofundar e especializar as soluções que apliquem a internet das coisas (IoT), trazendo maiores benefícios aos seus usuários.

Big Data: todas as instituições de saúde informatizadas possuem um repositório muito grande com dados, por isso o conceito de Big Data. Esse repositório também é conhecido como a ferramenta Business Inteligence (BI), utilizada pelas instituições quando há a necessidade de acesso a grandes volumes de dados.

Essa ferramenta tem como objetivo gerar informações (assistenciais ou administrativas) para auxiliar na tomada de decisão. Muitas empresas desconhecem a capacidade que essa ferramenta possui em gerar informações extremamente relevantes e acabam não utilizando para o que realmente importa.

Inteligência Artificial (IA): A saúde talvez seja o segmento com maior aplicabilidade no uso da IA, isso não significa que os sistemas irão definir os diagnósticos dos pacientes e indicar o tratamento, mas a ideia de implementação desta tecnologia é para apoiar a decisão.

A inteligência artificial analisa a quantidade de dados, auxiliando caso haja situações a serem definidas, e também possibilita o aprendizado em novos casos, usando por exemplo o machine learning, que mantém o sistema sempre atualizado com novos casos que vão surgindo, de modo a serem ainda mais assertivos com suas sugestões. Um exemplo disso, é analisar a história médica do paciente oncológico e comparar com dados de pesquisas médicas, histórias de pacientes com câncer e vários outros bancos de dados, dando suporte para que seja tomada a melhor decisão de tratamento baseada em evidências.

Em virtude da insegurança, a medicina ainda resiste um pouco as inovações, pois o que está em jogo são vidas, e tratar da saúde das pessoas requer muita dedicação, compromisso e responsabilidade, um diagnóstico equivocado pode levar a morte de um paciente que tinha chances de viver.