A onda de avanços tecnológicos na saúde possibilitou melhorias no cuidado aos pacientes, na gestão das organizações e na formulação de políticas públicas, mas também trouxe preocupação com riscos de aumento das inequidades da sociedade. Isso porque populações socialmente vulneráveis enfrentam mais dificuldade de acesso a serviços de saúde e sub-representação em bancos de dados qualificados, o que os torna muitas vezes invisíveis aos sistemas. O desafio exige das organizações um olhar ativo e estratégico – e, felizmente, já há exemplos práticos neste sentido.

É o caso da nova área de Dados Globais e Tecnologias Avançadas para a Equidade do Einstein, que utiliza ciência de dados e inovações como a inteligência artificial para entender as dificuldades atuais e endereçar problemas que distorcem o olhar da saúde para essas populações. Para Edson Amaro, superintendente da área, pensar a equidade pelo prisma dos dados envolve praticar o melhor da medicina baseada em evidências e exige dedicar esforços não apenas para coletar dados, como também para qualificá-los e torná-los acionáveis.

“Todo o processo de organizar o cuidado de uma população é baseado em medicina baseada em evidência, mas ele parte da informação da média. Daí a importância de uma representação real da população alcançada pelo serviço”, afirma. Segundo ele, o desenho do cuidado a partir de dados reais inclui desde a promoção da saúde, o diagnóstico e a terapêutica, até a reabilitação e posterior monitoramento do paciente – fatores que podem fazer a diferença para a saúde e qualidade de vida de populações desassistidas. “Ao usar ciências de dados, IA e Big Data, saímos da perspectiva do cuidado que beneficia a maioria e entramos no universo daquilo que é melhor para cada um.”