A neurologia tornou-se um dos maiores desafios
silenciosos da saúde pública brasileira. O envelhecimento da população e o
avanço de doenças como epilepsia e Alzheimer têm pressionado um sistema que já
opera próximo do limite. Um estudo de 2021, publicado na revista The Lancet
Neurology como parte do projeto Global Burden of Disease — que mede
o impacto global de doenças, lesões e fatores de risco — estimou que mais de
3,4 bilhões de pessoas vivem com alguma condição neurológica. Trata-se de
doenças que já figuram entre as principais causas de incapacidade e mortalidade
no mundo. No Brasil, o cenário é igualmente crítico, agravado por desigualdades
regionais que dificultam o acesso ao diagnóstico e ao cuidado especializado.
O Sistema Único de Saúde é uma das principais conquistas sociais
do país, mas opera no limite de sua capacidade. Na neurologia, essa sobrecarga
revela gargalos estruturais: exames essenciais como eletroencefalograma (EEG) e
neuroimagem são escassos fora das capitais. Além disso, a Demografia Médica do
Brasil de 2023, levantamento que mapeia a distribuição e atuação dos médicos no
país — realizado pela USP e pela Academia Brasileira de Neurologia (ABN) —,
confirma que 70% dos neurologistas atuam nas capitais. Essa concentração cria
um cenário em que pacientes de áreas remotas são obrigados a percorrer longas
distâncias e enfrentar filas, atrasando diagnósticos e comprometendo a eficácia
do cuidado.
Nesse contexto, a inteligência artificial precisa deixar de ser
exceção e passar a integrar a política pública de saúde. Seu uso já demonstra
resultados concretos. Estudo da Mayo Clinic, com mais de 11 mil EEGs, mostrou
que algoritmos identificam padrões que não são percebidos na análise humana,
antecipando diagnósticos de condições como demência e Alzheimer. A IA também
reduz o tempo de emissão de laudos e aumenta a precisão diagnóstica, dois
fatores diretamente relacionados à efetividade do atendimento neurológico.
No Brasil, algumas experiências locais apontam nessa direção. Em
São José dos Campos (SP), a teleneurologia como uma tecnologia bem aplicada
facilitou e ampliou o acesso a especialistas, evitando o deslocamento dos
pacientes e evitando internações. Mas são iniciativas pontuais, que não
substituem a ausência de uma política nacional de saúde digital. O SUS ainda
depende de sistemas antigos, processos manuais e baixa integração de dados —
fatores que limitam a digitalização da neurologia e reduzem sua capacidade de
resposta.
A telemedicina, quando implementada de forma contínua e com
infraestrutura adequada, pode ampliar o acesso ao cuidado neurológico e reduzir
desigualdades entre regiões. Para isso, precisa ser incorporada de maneira
definitiva, e não tratada como solução provisória.
Também é necessário enfrentar os dilemas éticos da adoção tecnológica
na saúde. Transparência dos algoritmos, proteção de dados e centralidade da
decisão médica devem ser garantidos por marcos regulatórios consistentes e
estruturas de governança auditáveis. Isso demanda investimento em capacitação,
monitoramento técnico e uma política de inovação com responsabilidade.
A omissão já tem consequências conhecidas: diagnósticos tardios,
perda de autonomia, sobrecarga hospitalar e desperdício de recursos públicos. A
inteligência artificial, quando aplicada com critérios técnicos e regulatórios,
pode descentralizar o cuidado, ampliar o acesso e melhorar a gestão das doenças
neurológicas. O que falta não é tecnologia. Falta decisão política para que
essas soluções saiam do papel e transformem o atendimento.
Hoje, o SUS enfrenta uma encruzilhada: continuar operando no
limite, enquanto milhões aguardam diagnóstico e tratamento, ou adotar a
inteligência artificial como ferramenta estruturante para transformar a
neurologia pública. O desafio é político, e a resposta, urgente. Sem isso, a
saúde neurológica seguirá sendo um problema silencioso, mas devastador para o
país.
Heitor
Ettori - médico neurofisiologista e Cofundador da Neurogram, healthtech
pioneira na centralização e análise de dados neurológicos.
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