Saúde pública entra na era dos dados preditivos

A inteligência artificial aplicada à previsão de surtos de doenças está a deixar de ser uma área experimental para se afirmar como uma componente estratégica da saúde pública digital. Governos, sistemas de saúde, centros de investigação e fornecedores tecnológicos procuram ferramentas capazes de detetar sinais precoces, cruzar grandes volumes de dados e apoiar decisões antes de uma ameaça sanitária ganhar escala.

De acordo com o relatório “IA no mercado de previsão de surtos de doenças em 2026”, integrado no catálogo da ResearchAndMarkets.com, este mercado deverá crescer de 2,44 mil milhões de dólares em 2025 para 3,09 mil milhões de dólares em 2026, o que representa uma taxa de crescimento anual composta de 26,7%. Até 2030, a previsão aponta para 8,02 mil milhões de dólares.

Para os profissionais de TI portugueses, a leitura mais relevante não está apenas no crescimento do mercado, mas na infraestrutura necessária para tornar a previsão fiável, segura e operacional.

A previsão de surtos baseada em IA depende da capacidade de recolher, tratar e cruzar dados em tempo útil. O relatório identifica como fatores de crescimento a digitalização dos dados de saúde, a melhoria da vigilância em saúde pública, a adoção inicial de análises de IA em epidemiologia e o reforço da colaboração entre agências de saúde. Em termos simples, quanto mais digital, integrada e segura for a infraestrutura de saúde, maior será a capacidade de antecipar riscos.

Este ponto é particularmente importante no contexto europeu. A Europa tem sistemas de saúde com forte presença pública, elevada sensibilidade no tratamento de dados pessoais e uma exigência acrescida em matéria de confiança institucional. Por isso, a adoção de IA nesta área não pode ser vista apenas como uma decisão tecnológica. Exige arquitetura de dados, interoperabilidade, cibersegurança, qualidade da informação e processos claros de governação.

A tecnologia pode identificar padrões, mas a utilidade desses padrões depende da qualidade dos dados disponíveis. Dados incompletos, dispersos ou pouco normalizados reduzem a eficácia dos modelos preditivos. Para os departamentos de TI, isto significa que a discussão sobre IA na saúde pública começa antes do algoritmo, começa na integração dos sistemas, na segurança da informação, na gestão de acessos, na capacidade de auditoria e na criação de fluxos de dados confiáveis.

A IA pode acelerar a deteção de riscos sanitários, mas não substitui a necessidade de dados bem governados, sistemas interoperáveis e decisões humanas responsáveis.

O relatório aponta também para tendências que deverão marcar os próximos anos, incluindo a modelação epidemiológica em tempo real, a integração de fontes de dados ambientais, a utilização de painéis de vigilância com IA, o desenvolvimento de plataformas preditivas de avaliação de risco e a aposta em sistemas de alerta precoce. Estas áreas mostram que a previsão de surtos não se limita à análise clínica. Passa também por combinar informação sobre mobilidade, ambiente e outros indicadores que ajudem a perceber como uma doença pode surgir ou propagar-se.

É aqui que o tema se torna especialmente relevante para os decisores tecnológicos. A saúde pública preditiva exige ecossistemas de dados complexos. Não basta instalar uma plataforma. É preciso garantir que diferentes sistemas conseguem comunicar entre si, que os dados são tratados com segurança e que os resultados produzidos pela IA podem ser compreendidos e usados por equipas técnicas, clínicas e de decisão pública.

O investimento em infraestrutura digital de saúde surge, por isso, como um dos principais motores do mercado. O relatório refere o exemplo do investimento anunciado em maio de 2023 pelo Departamento de Saúde e Assistência a Idosos da Austrália, no valor aproximado de 6,1 mil milhões de dólares, destinado ao reforço do Medicare, com foco também na saúde digital. Embora o exemplo seja fora da Europa, ilustra a lógica de fundo, sem investimento estrutural em saúde digital, a IA preditiva dificilmente passa da promessa à prática.

As parcerias empresariais são outro sinal da maturação deste mercado. Em junho de 2023, a Health Matrix estabeleceu uma parceria com a BlueDot Inc. para reforçar o seu portefólio digital de saúde pública através da integração de inteligência artificial aplicada a doenças infecciosas. O objetivo passou por melhorar capacidades regionais de saúde e tornar a resposta mais eficiente.

Entre os operadores referidos no relatório estão Amazon Web Services, Oracle, SAP, Siemens Healthineers, SAS Institute e BlueDot. A presença destas empresas mostra que este mercado envolve várias camadas tecnológicas, desde cloud e software empresarial até análise de dados, serviços especializados, hardware e soluções desenhadas para saúde, governo e investigação.

O crescimento deste mercado abre oportunidades para fornecedores tecnológicos, mas também aumenta a responsabilidade sobre privacidade, segurança e resiliência operacional.

Há ainda obstáculos a considerar. O relatório assinala o impacto das tarifas alfandegárias, que podem aumentar os custos dos componentes importados. Esta pressão pode dificultar alguns investimentos, mas também pode estimular o desenvolvimento local de infraestrutura e capacidade de produção. Para a Europa, onde a autonomia tecnológica e a robustez das cadeias de fornecimento ganharam importância estratégica, este é um aspeto que merece atenção.

Para Portugal, a oportunidade deve ser lida com pragmatismo. A previsão de surtos através de IA pode melhorar a capacidade de planeamento e resposta, mas exige maturidade digital. Isso inclui dados interoperáveis, plataformas seguras, equipas com competências em análise, modelos de governação claros e capacidade de transformar informação técnica em decisões acionáveis.

O mercado está a crescer, mas a sua evolução dependerá menos da retórica em torno da IA e mais da capacidade de criar infraestruturas digitais sólidas. Para os profissionais de TI portugueses, este é o ponto essencial. A próxima fase da saúde pública digital será construída sobre dados, mas só terá impacto se esses dados forem fiáveis, protegidos e utilizáveis no momento certo.

A inteligência artificial não elimina a incerteza associada aos surtos de doenças. Pode, contudo, reduzir o tempo entre o primeiro sinal e a primeira decisão. Numa área em que a velocidade da resposta pode alterar o impacto de uma crise sanitária, essa diferença explica porque este mercado está a crescer tão rapidamente e porque a sua discussão deve entrar na agenda tecnológica das organizações europeias.