O tamanho da roupa que você compra, os alimentos que entram com frequência no carrinho, uma queixa sobre o calor intenso ou os períodos em que uma crise de asma costuma piorar podem parecer informações dispersas da vida cotidiana. Mas, quando analisados em conjunto com outros dados, esses sinais podem ajudar a revelar mudanças de comportamento, padrões de saúde e até riscos que ainda não apareceram em um exame.

A saúde também se escreve fora do consultório

Cada pessoa acumula milhões de pontos de dados ao longo da vida. Parte deles está no sistema de saúde: prontuários, exames, diagnósticos, medicamentos e internações. Outros são produzidos muito longe de um consultório.

Hábitos alimentares, histórico de compras, mudanças no tamanho das roupas adquiridas, informações registradas em dispositivos e até determinadas atividades nas redes sociais podem revelar alterações de comportamento ou padrões relevantes quando analisados em conjunto com dados clínicos.

Para a médica israelense Tal Patalon, especialista em medicina de família e inovação em saúde, essa ampliação do que pode ser considerado informação relevante para a saúde está no centro de uma mudança importante: olhar não apenas para aquilo que já aconteceu com o paciente, mas para os sinais que podem ajudar a antecipar o que ainda pode acontecer.

A lógica vale também para o ambiente. Ao cruzar dados climáticos com registros de pronto-socorro, por exemplo, é possível identificar padrões de aumento de internações durante ondas de calor. Informações sobre poluição do ar podem ajudar a antecipar períodos de maior risco de crises de asma em determinados pacientes. Quando esses padrões aparecem antes do pico, torna-se possível alertar pessoas mais vulneráveis, reorganizar equipes ou preparar leitos com antecedência.

É essa combinação de diferentes sinais — clínicos, comportamentais, ambientais e também genéticos — que está por trás da chamada medicina preditiva. E, entre todas essas fontes de informação, uma delas vem ganhando uma escala até pouco tempo difícil de imaginar: o próprio DNA.

Quando ler o DNA passa a custar menos de US$ 100

Durante muito tempo, sequenciar o genoma humano foi um procedimento caro e restrito. Hoje, segundo Patalon, o sequenciamento já pode ser realizado por valores entre US$ 50 e US$ 80.

A médica apresentou esses avanços durante uma palestra realizada na Seguros Unimed, em São Paulo, na qual discutiu genômica, inteligência artificial e uso de dados na antecipação de riscos em saúde. Segundo ela, a queda de custo muda a escala dessa tecnologia: em vez de recorrer à análise genética apenas diante de uma suspeita clínica ou de um histórico familiar conhecido, torna-se possível pensar em seu uso para identificar predisposições também entre pessoas que ainda não apresentam sintomas.

Essa possibilidade é particularmente relevante porque nem todos que possuem uma predisposição genética importante têm histórico familiar conhecido. É nesse contexto que entram ferramentas como o score de risco poligênico, que considera diversas variantes genéticas associadas a determinada condição para estimar a predisposição de uma pessoa.

Mas há um limite fundamental: predisposição genética não é diagnóstico e muito menos sentença.

Uma pessoa pode apresentar risco aumentado para determinada doença e nunca desenvolvê-la. Da mesma forma, alguém sem uma predisposição genética relevante pode adoecer por influência de outros fatores. Genética, ambiente, comportamento e condições de vida interagem ao longo do tempo.

Por isso, Patalon defende que a informação genética sirva para orientar decisões de cuidado, rastreamento e prevenção,  e não para criar a impressão de que o futuro de uma pessoa já está escrito em seu DNA.

Prever é diferente de prevenir. Mas uma coisa depende da outra

É justamente aqui que medicina preditiva e medicina preventiva se encontram.

A medicina preditiva busca identificar probabilidades antes que uma condição se manifeste, recorrendo a informações genéticas, clínicas, ambientais e comportamentais. Já a preventiva procura agir sobre esses riscos para evitar o aparecimento da doença, detectá-la precocemente ou reduzir suas consequências.

No caso do diabetes, por exemplo, identificar uma predisposição antes que as complicações apareçam pode levar a um acompanhamento mais precoce e individualizado. Em vez de esperar apenas pela idade normalmente recomendada para determinados exames ou pelo surgimento de alterações clínicas, uma pessoa com risco elevado pode discutir com seu médico estratégias de monitoramento e mudanças de comportamento adequadas ao seu caso.

Na visão de Patalon, portanto, prever só tem valor quando permite agir antes. E, apesar de discutir algumas das tecnologias mais sofisticadas disponíveis hoje, ela resume parte dessa ação de maneira simples: “você precisa dormir bem, comer bem e se exercitar. Nenhuma tecnologia substitui isso”.

Mais informação também significa mais responsabilidade

Quanto mais dados entram nessa equação, maior também é a responsabilidade sobre a forma como eles são coletados, interpretados e utilizados.

Para Patalon, três condições são inegociáveis: 

• consentimento do paciente;
• anonimização rigorosa e;
• organização adequada dos dados. 

A preocupação se torna ainda mais relevante quando informações produzidas fora do sistema de saúde, como hábitos de consumo, comportamento digital ou dados ambientais associados a uma pessoa, passam a compor análises capazes de indicar riscos. “Com muita informação vem muita responsabilidade”, afirmou a médica.

A capacidade tecnológica, sozinha, portanto, não basta. Qualidade dos dados, proteção da privacidade, ética e adequação cultural precisam fazer parte do desenvolvimento dessas soluções.

Há também um cuidado importante na forma como os resultados chegam ao paciente. Uma estimativa de risco não equivale a um diagnóstico, e uma predisposição não determina que determinada doença irá acontecer. Sem contexto, uma informação que deveria ampliar as possibilidades de cuidado pode gerar ansiedade, interpretações equivocadas ou decisões desnecessárias.

O paciente precisa entender o que seus dados estão dizendo

Para Patalon, o avanço da medicina preditiva também depende de uma mudança na relação do paciente com as próprias informações de saúde.

A ideia não é transformar cada pessoa em especialista nos próprios dados nem inundá-la com alertas e probabilidades. Engajamento, segundo ela, significa oferecer a informação certa, no momento certo e de forma compreensível, para que as decisões possam ser compartilhadas com o médico.

Isso muda o papel do paciente. Em vez de receber passivamente uma recomendação, ele passa a ter mais elementos para entender riscos, discutir alternativas e participar das escolhas sobre o próprio cuidado.

Ao mesmo tempo, esse protagonismo só faz sentido se vier acompanhado de interpretação clínica. Quanto mais complexos se tornam os dados disponíveis, maior é a importância de traduzi-los em contexto, e não apenas em números.

Mais tecnologia, mais espaço para conexão

É justamente aí que aparece um dos principais paradoxos da medicina preditiva. Sequenciar um genoma por algumas dezenas de dólares, cruzar milhões de pontos de dados e identificar padrões invisíveis ao olhar humano pode permitir que riscos sejam reconhecidos cada vez mais cedo. Mas prever melhor não significa eliminar a incerteza da medicina.

Para Patalon, a tecnologia deve servir para liberar o médico para aquilo que continua sendo essencial no cuidado: olhar para o paciente, compreender seu contexto e construir decisões em conjunto.

E, quanto mais dados entram nessa equação, mais importante se torna aquilo que nenhum algoritmo substitui: transformar informação em cuidado, com contexto, confiança e conexão humana.

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