Amanda Perobelli/Estadão
Amanda Perobelli/Estadão

Summit Saúde Brasil: Big Data vai permitir tratamentos mais específicos, dizem especialistas

Bancos de dados facilitam identificação de doenças; tema foi debatido em evento organizado pelo 'Estado'

Luiz Fernando Toledo, O Estado de S. Paulo

14 Agosto 2017 | 17h13

Grandes bancos de dados vão facilitar a identificação de doenças e garantir tratamentos cada vez mais específicos e individualizados. Esta foram as principais conclusões de especialistas que participaram do painel Big Data na Saúde - Da Teoria à Prática, realizado durante o Summit Saúde Brasil 2017, organizado pelo Estado.

A professora titular de genética da Universidade de São Paulo (USP) e diretora do Centro de Genoma Humano e Células Tronco, Mayana Zatz, lembra que foram necessários 13 anos e R$ 3 bilhões de dólares para juntar informações sobre o genoma humano que hoje se acumulam de forma muito mais rápida, graças às novas tecnologias. "Há painéis que conseguem analisar até 6400 genes associados a doenças genéticas. Isto permitiu um salto qualitativo gigantesco", disse.

Ela mostrou um levantamento recente produzido pelo Centro que, com dados de 1.324 pessoas com mais de 60 anos, identificou 207 mil mutações genéticas nunca antes descritas na literatura médica - o que significa que são mutações particulares da população paulistana, que é amplamente miscigenada. Leia aqui reportagem completa sobre o tema. 

"Hoje usamos a droga que tem mais chance de funcionar, mas não há garantia de que o remédio vá funcionar. Com o big data, há até uma questão regional. Um tratamento pode funcionar melhor nos orientais do que nos ocidentais, por exemplo. Qual é a diversidade do povo brasileiro em relação ao africano? E ao europeu? Isto será possível de identificar", diz o médico oncologista Fernando Maluf, que fundou o Instituto Vencer o Câncer.

Com essa vasta quantidade de informações, a tendência é que os tratamentos sejam cada vez mais individualizados e possam prever se alguém vai morrer ou ter determinada doença em um período de tempo. "Alguns anos atrás nos orgulhávamos de ter 1,6 pentabytes de informação na área de saúde. Hoje essa quantidade já se multiplicou muito. Já se gera informações suficientes para trabalhar com modelos preditivos, que identificam a maior probabilidade de alguém ir a óbito nos próximos doze meses ou virar um paciente crônico", diz  o presidente da Healthways Brasil, Nicolas Toth.

Tal mudança afeta não só o resultado para o paciente, como também os custos envolvidos ao sistema de saúde como um todo, segundo os especialistas. "Pacientes crônicos respondem por 60% a 70% dos gastos de saúde. Se atuarmos nos fatores de risco, pode-se reduzir em até 30% esse valor gasto. Chega perto do rombo que hoje o orçamento da saúde tem", diz Edson Amaro Jr, que é responsável pela área de big data analytics do Hospital Israelita Albert Einstein.

 

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