A medicina diagnóstica, peça-chave na prevenção e orientação de tratamentos, busca otimizar sua eficácia através da interoperabilidade, uma integração de sistemas que visa uma visão integral do paciente. Segundo especialistas, a união de dados pode minimizar desperdícios, otimizar recursos e refinar a precisão no cuidado ao paciente.
A interoperabilidade surge como uma solução para a fragmentação do sistema de saúde, onde pacientes frequentemente repetem exames devido à falta de comunicação entre diferentes setores. A integração visa dimensionar os recursos de forma precisa e no momento adequado, inserindo os exames em uma estrutura de cuidado gerenciada, resultando em melhorias na jornada do paciente e redução de custos.
A medicina diagnóstica, conforme apontado, detém um papel central nesse processo, fornecendo grande parte da base de dados necessária para a integração. Iniciativas em parceria com o Ministério da Saúde e a Rede Nacional de Dados em Saúde (RNDS) visam ampliar a interoperabilidade. No entanto, desafios tecnológicos, de investimento e de conformidade ainda persistem.
Outro ponto crucial é a expansão do papel das farmácias no setor de saúde, que pode gerar confusão entre os diferentes atores. Para que as farmácias avancem de maneira responsável, é imprescindível o cumprimento rigoroso da regulamentação, delimitando claramente as funções de cada um, e investimentos em capacitação profissional para garantir a qualidade no atendimento ao paciente.
A necessidade de uma Política Nacional de Diagnóstico Laboratorial também é levantada, buscando dar maior visibilidade ao diagnóstico dentro do sistema de saúde e garantir a equiparação entre os setores público e privado. Atualmente em debate, a proposta visa criar uma estrutura normativa que oriente o Sistema Único de Saúde (SUS) e, consequentemente, o setor privado.
Observa-se também um crescente investimento chinês no setor de saúde, alterando a dinâmica do mercado com a introdução de uma cultura diferente. Além disso, a inteligência artificial (IA) tem se mostrado cada vez mais presente na medicina diagnóstica, principalmente na análise clínica e no diagnóstico por imagem. Apesar dos benefícios em eficiência e redução de desperdícios, é crucial que a IA seja utilizada sob supervisão humana para evitar vieses e garantir a precisão dos resultados.
