O futuro da saúde personalizada através da análise de dados
Em primeiro lugar, a saúde personalizada, também conhecida como medicina de precisão, é uma abordagem inovadora que recorre a características individuais para selecionar a estratégia terapêutica “para a pessoa certa, no momento certo”. Isto significa que, a escolha do tratamento adequado é individualizada e informada por características pessoais – genéticas, fisiológicas, estilo de vida ou outras -, que possam predizer uma melhor resposta terapêutica. De forma semelhante, também a monitorização, prevenção e diagnóstico de doenças podem ser individualizados.
Medicina personalizada contemporânea
A necessidade de “personalização” tem estado presente ao longo da história da Medicina. Na Grécia Antiga, Hipócrates já preconizava que doentes diferentes necessitariam de tratamentos diferentes. Esta ideia tem sido validada ao longo de séculos de investigação e, atualmente, a medicina personalizada permite informar sobre tratamento, diagnóstico e prevenção.
A saúde personalizada está a ser adotada em várias áreas, como por exemplo, oncologia, farmacogenómica e gestão de doenças crónicas. Por conseguinte, a escolha de um medicamento pode ser baseada no perfil genético ou em caraterísticas fisiológicas que influenciam a sensibilidade ao fármaco. Na medicina preventiva, a história familiar, fatores ambientais e estilo de vida que influenciam a suscetibilidade a doenças podem ser também considerados para definir medidas de vigilância, monitorização e intervenções específicas para cada indivíduo. Esta abordagem não só promove a eficácia dos tratamentos, como também reduz os riscos de efeitos secundários e promove uma gestão mais proativa da saúde.
Os dados e a sua análise
Com os avanços na análise de dados, o futuro da saúde personalizada parece promissor e tem um grande potencial para revolucionar os cuidados de saúde. De facto, a realidade da medicina personalizada tem vindo a materializar-se graças a avanços da bioinformática e à acumulação, em larga escala, de uma grande quantidade de dados em saúde (big data).
Para o aumento da quantidade e qualidade dos dados recolhidos tem contribuído sobretudo a adoção de Registos de Saúde Eletrónicos (RSE) que permitem a obtenção, armazenamento e processamento de uma cada vez maior quantidade e qualidade de informação clínica. Os dispositivos de monitorização (wearables) são outra fonte de indicadores de saúde que podem ser integrados e analisados em iniciativas de investigação.
De facto, não é suficiente a mera colheita e armazenamento de dados, sendo fundamental a adoção de estratégias de gestão, análise e interpretação eficazes. Para isto têm contribuído a inteligência artificial e ferramentas como o machine learning, que respondem às especificidades inerentes da análise de dados em big data. Estas técnicas permitem analisar grandes bases de dados de forma mais adequada do que técnicas estatísticas utilizadas em amostras menores. Por conseguinte, são capazes de identificar padrões em conjuntos vastos de dados complexos, informando sobre associações entre características genéticas e resposta ao tratamento ou prevendo o risco de doenças.
Conclusão
Em resumo, com a análise de dados em constante evolução, a medicina personalizada continuará a avançar, permitindo-nos compreender melhor as complexidades de cada paciente e desenvolver terapias ainda mais eficazes e adaptadas às suas necessidades únicas. Assim, a personalização em saúde será cada vez mais uma realidade no cuidado clínico, revolucionando a forma como tratamos e prevenimos doenças.
