A inteligência artificial pode ajudar a transformar informações dispersas sobre tratamentos em sinais para orientar o cuidado. A avaliação é de Ricardo Moraes, em artigo sobre o uso da tecnologia na identificação antecipada de riscos em saúde.
Quando dados de prescrição, dispensação, compras, consultas, exames e sinistros são analisados em conjunto, modelos conseguem encontrar padrões que não aparecem em eventos isolados. Entre os exemplos estão pacientes que começaram uma terapia e não voltaram, passaram a retirar medicamentos de forma irregular, alternam remédios ou prescritores e utilizam serviços de urgência mesmo mantendo uma adesão aparentemente regular.
A proposta não é prever o futuro nem responsabilizar o paciente pela interrupção do tratamento. A falta de continuidade pode estar relacionada a dificuldades financeiras, efeitos adversos, problemas de acesso, baixa compreensão, cuidado fragmentado ou inadequação do plano terapêutico. Para Moraes, a tecnologia deve ajudar a diminuir o intervalo entre o primeiro sinal e uma ação humana, com contato, escuta, reavaliação e coordenação do cuidado.
O impacto financeiro também aparece em uma análise da Funcional e da Prospera. O estudo considerou mais de 1,12 milhão de beneficiários e 1,42 milhão de usuários do Benefício Farmácia. Eventos graves potencialmente evitáveis corresponderam a 1,93% dos pacientes internados e a 3,74% do custo hospitalar acumulado. A mesma análise associou o investimento de R$1 em subsídios para medicamentos de uso contínuo a um potencial de evitar R$2,70 em exposição a custos de internações graves. O resultado não significa uma relação automática de causa e efeito, mas aponta uma oportunidade de atuação sobre grupos que podem concentrar riscos e despesas.
Experiências analisadas por McKinsey, EY-Parthenon, IQVIA e Deloitte destacam a integração de informações médicas e farmacêuticas. Nessa abordagem, prontuários, sinistros, prescrições e dispensações formam uma visão contínua da trajetória do paciente. O objetivo é apoiar decisões, e não apenas automatizar tarefas.
Para isso, os modelos precisam ser explicáveis, auditáveis e validados na população em que serão usados, além de contar com supervisão humana. Sem integração, contexto clínico e regras de governança, a tecnologia pode acelerar a fragmentação, gerar alertas demais, ampliar vieses e ameaçar a privacidade.
A mudança proposta envolve operadoras, profissionais e pacientes. As operadoras podem acompanhar a trajetória antes do sinistro; os profissionais passam a ter mais visibilidade do período entre consultas; e o paciente pode receber apoio antes de uma complicação. Na avaliação de Moraes, o valor da inteligência artificial está em permitir uma resposta no momento adequado, ampliando o cuidado e o acesso sem criar punições ou barreiras.
