Como a IA está transformando a pesquisa clínica no Brasil

RESUMO ＋

A inteligência artificial e a ciência de dados estão transformando a pesquisa clínica global, tornando o desenvolvimento de medicamentos mais ágil e humano. No Brasil, a farmacêutica MSD investiu mais de R$ 1 bilhão em estudos clínicos nos últimos cinco anos. Essas tecnologias otimizam ensaios, identificam biomarcadores e promovem a descentralização e a inclusão na saúde.

Luis Salazar, Diretor de Pesquisa Clínica da MSD Brasil*

O desenvolvimento de um novo medicamento ou vacina é, por natureza, uma jornada de persistência. Tradicionalmente, o caminho que leva uma molécula promissora da bancada do laboratório até a prateleira da farmácia ou ao leito do hospital é longo, complexo e desafiador.

No entanto, estamos testemunhando uma transformação sem precedentes na pesquisa clínica global, impulsionada por uma força que está redefinindo as fronteiras da ciência: a Inteligência Artificial (IA) e a Ciência de Dados.

Longe de ser uma promessa futurista, a IA já atua hoje como uma engrenagem essencial para tornar a pesquisa médica mais ágil, precisa e, acima de tudo, humana.

O Brasil vive um momento transformador nesse cenário. A recente modernização do nosso marco regulatório, somada à enorme diversidade da nossa população, nos posicionou de forma estratégica no mapa da inovação em saúde.

Na MSD, não apenas testemunhamos essa evolução: estamos no centro dela, investindo e liderando a transformação que irá acelerar a chegada de novas terapias para a população.

Nos últimos cinco anos, aportamos mais de R$ 1 bilhão em pesquisa clínica no país, um reflexo do nosso compromisso de longo prazo. Hoje, conduzimos mais de 120 estudos clínicos em uma rede capilar que abrange mais de 500 centros de pesquisa em todas as regiões brasileiras.

Esse ecossistema robusto com mais de três mil pacientes promove o avanço da ciência no país.

Voltando aos avanços recentes com IA e inteligência de dados, existem três pilares fundamentais onde essa tecnologia está acelerando o futuro da saúde:

- Desenho inteligente de estudos: a IA nos ajuda a modelar ensaios clínicos mais eficientes.

Ao analisar dados históricos de saúde, podemos prever possíveis gargalos regulatórios, otimizar critérios de inclusão de pacientes e desenhar protocolos que façam mais sentido para a rotina real de quem participa do estudo.

- Identificação de Biomarcadores: por meio do aprendizado de máquina (machine learning), conseguimos decifrar a complexidade da biologia humana em nível molecular.

Isso nos permite identificar biomarcadores específicos para desenvolver tratamentos de alta precisão, direcionando o medicamento certo para o paciente que realmente se beneficiará dele.

- Otimização do monitoramento clínico: ferramentas inteligentes já auxiliam na ponta do ecossistema de saúde.

No Brasil, por exemplo, o uso de algoritmos preditivos — como a parceria que apoiamos com a IA do Robô Laura — otimiza o manejo clínico de pacientes ao identificar precocemente riscos como a deterioração clínica em ambiente hospitalar, o que é vital para o gerenciamento de tratamentos complexos e uso racional de medicamentos.

Além das aplicações já presentes na pesquisa clínica, essa transformação também passa pela construção de um ecossistema global de inovação. Globalmente, a MSD vem combinando capacidades internas com alianças estratégicas que ampliam o acesso a dados, tecnologias e conhecimento científico.

A colaboração com a Mayo Clinic, por exemplo, reúne dados clínicos e genômicos, conhecimento médico e ferramentas de inteligência artificial para apoiar a descoberta de medicamentos, a identificação de novos alvos terapêuticos e decisões nas etapas iniciais do desenvolvimento.

Mais do que incorporar novas tecnologias, essas iniciativas mostram como a cooperação entre ciência, saúde e tecnologia pode acelerar a geração de evidências e transformar dados em avanços concretos para os pacientes.

Representatividade no centro da tecnologia

Um dos maiores desafios históricos da ciência médica é garantir que os ensaios clínicos reflitam a real composição demográfica do mundo. Populações diferentes reagem de formas distintas aos tratamentos.

A inteligência de dados tem sido uma aliada indispensável para endereçar de forma ativa a diversidade e a inclusão na pesquisa clínica.

Ao cruzarmos bases de dados demográficas com mapas de incidência de doenças, conseguimos descentralizar os estudos e levar oportunidades de participação a regiões e perfis populacionais historicamente sub-representados.

No Brasil, um país continental e com uma das populações mais miscigenadas do planeta, essa abordagem é fundamental.

Ferramentas preditivas podem nos guiar para recrutar de forma equilibrada, garantindo que novos tratamentos alcancem eficácia comprovada para etnias, gêneros e origens socioeconômicas variadas, traduzindo tecnologia em equidade de saúde.

Acredito fortemente que esse tipo de abordagem pode facilitar, inclusive, o acesso da população aos tratamentos mais inovadores disponíveis.

O que esperar do amanhã?

O futuro próximo nos reserva uma medicina ainda mais preditiva e personalizada.

Estamos caminhando para o uso consolidado de dados do mundo real (Real-World Data) para complementar estudos clínicos tradicionais e para a criação de condições que poderão simular o comportamento de tratamentos antes mesmo do primeiro teste clínico.

A inteligência artificial não irá substituir a intuição e a empatia da medicina, mas ela pode impulsionar a coleta e o processamento dos dados e nos dar mais tempo para o que realmente importa: a vida dos pacientes.

O futuro da saúde está sendo escrito em código de dados, mas o seu propósito final continuará sendo, sempre, profundamente humano.

'Perguntas frequentes'

Como a inteligência artificial ajuda no desenho de estudos clínicos? ＋

Segundo o texto, a IA auxilia na modelagem de ensaios mais eficientes ao prever possíveis gargalos regulatórios e otimizar critérios de inclusão de pacientes. A tecnologia também desenha protocolos mais adequados à rotina real dos participantes do estudo.

O que é a parceria da MSD com a Mayo Clinic? ＋

A colaboração entre a farmacêutica MSD e a Mayo Clinic reúne dados clínicos e genômicos, conhecimento médico e ferramentas de inteligência artificial. O objetivo é apoiar a descoberta de medicamentos, identificar novos alvos terapêuticos e auxiliar nas decisões iniciais de desenvolvimento.

Como os algoritmos preditivos são usados no monitoramento hospitalar? ＋

No Brasil, o uso de algoritmos preditivos, como a IA do Robô Laura, otimiza o manejo clínico de pacientes em hospitais. A tecnologia identifica precocemente riscos de deterioração clínica, auxiliando no gerenciamento de tratamentos complexos e uso racional de medicamentos.

De que forma a tecnologia aumenta a diversidade na pesquisa médica? ＋

De acordo com o autor, a inteligência de dados cruza bases demográficas com mapas de incidência de doenças para descentralizar os estudos clínicos. Isso permite recrutar pacientes de forma equilibrada e levar oportunidades de participação a regiões e perfis populacionais historicamente sub-representados.