Em 2026, ignorar o uso da inteligência de dados na saúde deixou de fazer sentido. Afinal, o setor avançou de um modelo centrado na resposta a eventos isolados para uma lógica que acompanha o cuidado ao longo do tempo, com foco em antecipação, continuidade e decisão informada. Nesse contexto, a inteligência de dados na saúde sustenta uma mudança concreta na forma como pacientes, indústria, varejo e operadoras se relacionam com o tratamento.
Essa mudança se torna ainda mais relevante quando o assunto são doenças crônicas, como diabetes e hipertensão. Isso porque o tratamento não acontece em um único momento, mas em jornadas longas, marcadas por decisões diárias, reposições periódicas de medicamentos e riscos constantes de interrupção. Sem visibilidade sobre o que acontece após a prescrição, grande parte desse percurso segue invisível para o sistema de saúde.
É justamente nesse ponto que o uso estruturado de dados ganha escala. Combinando informações de consumo de medicamentos, comportamento e localização, a Funcional aplica IA na saúde para apoiar a continuidade do tratamento de milhões de pacientes. A proposta, aqui, não é substituir o cuidado humano, mas ampliar sua capacidade de alcance, transformando dados de rotina em base para decisões mais consistentes ao longo da jornada de saúde. É sobre isso que falaremos neste artigo. Acompanhe com a gente.
Principais aprendizados
- A inteligência de dados na saúde se consolidou como base para acompanhar o cuidado contínuo, indo além de respostas pontuais a eventos isolados.
- Doenças crônicas como hipertensão e diabetes exigem visibilidade ao longo de toda a jornada, especialmente após a prescrição do medicamento.
- Dados de consumo, quando analisados de forma integrada e ao longo do tempo, revelam padrões de comportamento e sinais precoces de risco de interrupção do tratamento.
- Modelos analíticos e IA permitem antecipar decisões e apoiar ações mais ajustadas, sem uso de dados pessoais ou clínicos sensíveis.
- A aplicação prática da inteligência de dados mostra que é possível ampliar a escala do cuidado, mantendo foco em continuidade do tratamento, eficiência do sistema e uso responsável da informação.
Por que a continuidade do tratamento ainda é um desafio
A dificuldade em manter a continuidade do tratamento resulta da combinação de questões psicossociais, econômicas e comportamentais que se acumulam ao longo do tempo. Custos recorrentes, adaptação da rotina, percepção de melhora dos sintomas e cansaço com tratamentos prolongados influenciam diretamente a regularidade no uso dos medicamentos.
Os números ajudam a dimensionar esse cenário. Segundo a Vigilância de Fatores de Risco e Proteção para Doenças Crônicas por Inquérito Telefônico (Vigitel 2023), do Ministério da Saúde, a hipertensão arterial atinge 27,9% da população adulta brasileira, com prevalência maior entre as mulheres. Essa é uma condição silenciosa, que exige uso contínuo de medicamentos e acompanhamento regular ao longo da vida.
O cenário do diabetes reforça essa complexidade. Dados da International Diabetes Federation (IDF) apontam que cerca de 10,6% dos adultos no Brasil vivem com diabetes, o que representa mais de 16 milhões de pessoas convivendo com uma condição que demanda cuidado contínuo, disciplina no uso da medicação e acompanhamento ao longo do tempo.
O problema se agrava após a prescrição. Isso porque, na prática, grande parte da jornada do paciente acontece fora do alcance direto do sistema de saúde.
Depois que o medicamento é indicado, há pouca visibilidade sobre se ele foi comprado, quando foi reposto ou se o uso foi interrompido.
Esse intervalo entre a prescrição e o consumo recorrente cria um ponto cego que afeta operadoras, indústria farmacêutica e varejo, dificultando ações mais precisas para apoiar a continuidade do tratamento.
Sem dados que conectem esses momentos, a identificação do risco acontece tarde demais, muitas vezes apenas quando surgem complicações ou a necessidade de atendimento de urgência. É esse desafio estrutural que torna a continuidade do tratamento um dos principais pontos de atenção no cuidado de doenças crônicas hoje.
Como dados orientam decisões no cuidado contínuo
Falar em gestão orientada por dados na saúde envolve entender o que acontece antes, durante e depois da prescrição, conectando informações que tradicionalmente ficam dispersas. A decisão deixa de se apoiar apenas em eventos isolados e passa a considerar padrões que se formam ao longo do tempo.
Esse avanço acontece quando diferentes fontes de dados começam a dialogar. Informações de consumo de medicamentos mostram se o tratamento está sendo mantido na prática. Dados de comportamento ajudam a identificar regularidade, atrasos e mudanças de hábito. Já a geolocalização, analisada de forma agregada e anonimizada, acrescenta contexto sobre acesso, disponibilidade e dinâmica regional. Integradas, essas camadas constroem uma leitura mais completa da jornada do paciente.
Com essa base estruturada, entram em cena os modelos analíticos. Eles comparam o comportamento observado com padrões históricos e indicam a probabilidade de interrupção do tratamento. O que essa análise faz é apontar sinais de risco que permitem antecipar decisões e priorizar ações antes que a descontinuidade se consolide. Quanto mais dados entram no modelo, mais ajustada fica essa leitura.
A visualização de dados cumpre um papel decisivo nesse processo. Ferramentas como a Tableau tornam legíveis volumes grandes de informação, permitindo identificar tendências, desvios e recorrências de forma rápida. Ao traduzir dados complexos em painéis claros, a visualização conecta análise e decisão, apoiando gestores e equipes a agir com mais precisão ao longo do cuidado contínuo.
Como a Funcional Health Tech aplica IA na prática, em escala
Aplicar IA na saúde em larga escala exige infraestrutura, integração de dados e leitura contínua da jornada. É nesse ponto que a Funcional Health Tech opera com um diferencial claro: um ecossistema que conecta dados de aproximadamente 30 milhões de usuários e 50 mil farmácias em todo o Brasil. Essa abrangência permite observar o comportamento de consumo de medicamentos de forma consistente e ao longo do tempo.
Com essa base, a análise passa a classificar perfis de comportamento relacionados à continuidade do tratamento. A IA identifica padrões de regularidade, oscilações e sinais de interrupção, agrupando pacientes de acordo com o risco observado na jornada. Essa classificação vai se ajustando conforme novos dados entram no sistema, refletindo mudanças reais no comportamento ao longo do tratamento.
Todo o processo acontece com uso responsável de dados. As análises são feitas a partir de informações anonimizadas, sem identificação pessoal ou acesso a dados clínicos sensíveis. O foco está no comportamento de consumo e na leitura de padrões agregados, respeitando requisitos de privacidade e segurança da informação.
Os resultados ajudam a demonstrar o valor operacional desse modelo. No acompanhamento de pacientes em tratamento para diabetes, a solução alcançou uma taxa média de adesão de 45,4% ao longo de um ano, evidenciando como a combinação de dados, IA e leitura contínua da jornada pode apoiar a continuidade do tratamento. A visualização dessas informações, viabilizada por ferramentas como a Tableau, contribui para transformar dados complexos em base clara para decisão e ação ao longo do cuidado contínuo.
O que vem depois: próximos avanços no uso de IA na saúde
Os próximos avanços no uso de IA na saúde tendem a aprofundar uma lógica que já está em curso: decisões cada vez mais conectadas ao comportamento real do paciente.
Personalização
A personalização passa a considerar o histórico de uso do medicamento, o momento da jornada e o padrão de interação ao longo do tempo. O foco está em intervenções mais ajustadas ao contexto, capazes de apoiar a continuidade do tratamento sem aumentar a complexidade para quem está do outro lado.
Integração
Outro movimento relevante é a integração mais fluida entre indústria farmacêutica, varejo e operadoras. À medida que esses elos passam a compartilhar leituras compatíveis da jornada, com dados estruturados e critérios comuns, o cuidado ganha consistência. A informação deixa de circular de forma fragmentada e passa a sustentar decisões mais coordenadas, tanto do ponto de vista assistencial quanto operacional.
Governança, ética e segurança da informação
Esse avanço, no entanto, depende de bases sólidas de governança, ética e segurança da informação. Afinal, o uso de IA em saúde exige transparência sobre como os dados são tratados, critérios claros de anonimização e respeito aos limites de uso. À medida que os modelos se tornam mais sofisticados, cresce também a responsabilidade sobre como essas análises são construídas, interpretadas e aplicadas. É esse equilíbrio entre capacidade analítica e uso responsável que tende a definir o próximo nível da inteligência de dados na saúde.
FAQ — O que você precisa saber sobre inteligência de dados na saúde e adesão medicamentosa
A inteligência de dados na saúde substitui o acompanhamento médico?
Não. A inteligência de dados na saúde atua como apoio ao cuidado, ajudando a identificar padrões de comportamento e riscos ao longo do tratamento. O acompanhamento clínico continua sendo responsabilidade dos profissionais de saúde. A tecnologia amplia a capacidade de leitura da jornada, mas não substitui decisões médicas.
Como a inteligência de dados na saúde apoia a adesão medicamentosa?
Ao combinar dados de consumo de medicamentos, comportamento e tempo, a inteligência de dados na saúde permite identificar atrasos na reposição, mudanças de padrão e sinais de interrupção do tratamento. Esses sinais orientam ações mais adequadas para apoiar a continuidade do uso do medicamento.
É possível usar inteligência de dados na saúde em larga escala sem identificar o paciente?
Sim. As análises são feitas a partir de dados anonimizados, sem identificação pessoal e sem uso de informações clínicas sensíveis. O foco está no comportamento observado ao longo da jornada, tratado de forma agregada e responsável.
Qual é o retorno para operadoras e para o ecossistema ao investir em inteligência de dados na saúde?
A leitura antecipada de risco ajuda a reduzir desperdícios, melhorar a previsibilidade do cuidado e apoiar decisões mais consistentes. Para o ecossistema, a inteligência de dados na saúde contribui para melhor uso de recursos e maior capacidade de acompanhamento de tratamentos contínuos.
Pequenos players também podem se beneficiar da inteligência de dados na saúde?
Sim. Quando os dados passam a ser integrados e analisados de forma estruturada, diferentes agentes do ecossistema — independentemente do porte — podem se beneficiar de leituras mais claras da jornada do paciente e de decisões melhor informadas.
Conclusão — Inteligência de dados a serviço do cuidado contínuo
A discussão sobre inteligência de dados na saúde deixa claro que o cuidado contínuo depende cada vez menos de ações pontuais e cada vez mais da capacidade de acompanhar a jornada do paciente ao longo do tempo. Com o crescimento das doenças crônicas entre os brasileiros, tratamentos prolongados e riscos frequentes de interrupção, ter dados bem estruturados passa a ser um elemento central para dar visibilidade ao que antes ficava invisível após a prescrição.
Ao integrar informações de consumo, comportamento e contexto, a inteligência de dados cria condições para decisões mais consistentes, com foco em antecipação e acompanhamento. Não se trata de automatizar o cuidado, mas de ampliar a capacidade humana de leitura da realidade, apoiando ações mais ajustadas às necessidades de pacientes, indústria, varejo e operadoras.
É nessa lógica que a Funcional Health Tech posiciona suas soluções, que transformam dados de rotina em base concreta para decisões que apoiam a adesão medicamentosa e a continuidade do tratamento. Afinal, a tecnologia só faz sentido quando ajuda a simplificar processos, ampliar acesso e sustentar um cuidado mais consistente ao longo da jornada de saúde.
Martha Marques Nogueira é jornalista e criadora de conteúdo há 20 anos. Para a Funcional, escreve sobre benefícios corporativos, saúde e bem-estar.