A saúde móvel (ou eHealth, em inglês) é a aplicação de sensores, aplicativos móveis, redes sociais e tecnologia de rastreamento de localização para obter dados relevantes para o diagnóstico, prevenção e gerenciamento de doenças e bem-estar.

Com 81% dos adultos norte-americanos possuindo um smartphone¹, essa fronteira pode ser alcançada em um futuro previsível nos Estados Unidos e é particularmente relevante no gerenciamento de doenças crônicas.

Mais de 40% dos adultos americanos têm duas ou mais doenças crônicas², que respondem por 71% de todos os gastos com saúde nos EUA³, portanto, a promessa do eHealth é especialmente atraente.

A saúde móvel está na encruzilhada do sensoriamento remoto, tecnologias pessoais voltadas para o consumidor e inteligência artificial (IA). Dados de aplicativos de smartphones (coloquialmente conhecidos como "apps") e uma gama crescente de sensores vestíveis podem ser processados ​​usando aprendizado de máquina e outras técnicas de IA para apoiar a tomada de decisões médicas.

Por isso, Sim (2019) analisou o atual estado da triagem, biomarcadores digitais e terapêutica digital (o uso de tecnologias online no tratamento de condições comportamentais e médicas); além disso, discutiu os desafios de integrar eHealth nos cuidados clínicos; e, por fim, descreveu as questões regulatórias, comerciais e éticas enfrentadas pela eHealth.

Ele não discutiu sensores e aplicativos destinados ao uso apenas por profissionais de saúde em ambientes de saúde. Como a eHealth é uma tecnologia nascente e geralmente faltam evidências rigorosas de validade clínica, em vez de apresentar uma revisão dos sistemas existentes, ele apresentou uma visão geral para profissionais e formuladores de políticas entenderem os principais aspectos desse campo em rápido desenvolvimento.

> Sensores passivos

Dos sensores passivos, o smartphone é o mais onipresente.

Possui um sensor de movimento inercial de nove eixos que rastreia o movimento e a posição no espaço tridimensional. Um acelerômetro de três eixos mede a aceleração nos eixos x, y e z; um giroscópio de três eixos detecta a rotação em torno de cada eixo; e um magnetômetro de três eixos compensa o desvio magnético para manter a precisão da posição. Esses sensores permitem recursos baseados em física, como detectar o número de passos que uma pessoa dá durante um dia.

A maioria dos smartphones também podem detectar posição geográfica, pressão atmosférica, luz ambiente, voz e pressão da tela sensível ao toque. O uso criativo desses sensores e uma câmera integrada podem transformar seu smartphone em um detector de queda,⁴ um espirômetro⁵ (ao detectar a pressão do ar no microfone) ou um sensor de frequência cardíaca.⁶

Dispositivos portáteis também são comuns. Nos Estados Unidos, em 2017, 17% dos adultos usaram um dispositivo vestível como smartwatch ou pulseira de fitness de pulso. Os sensores de pulso têm muitos dos mesmos sensores que os smartphones e podem ser usados ​​para detectar movimentos como os associados ao fumo⁸ e à atividade convulsiva.⁹

Patches de sensores vestíveis podem medir a atividade muscular e a postura,¹¹ sensores de radiofrequência usados ​​em roupas podem detectar o edema pulmonar,¹² e tecidos inteligentes podem medir variações de força, pressão, umidade e temperatura¹³ para apoiar, por exemplo, reabilitação neurológica.¹⁴ Uma pílula pode ser incorporada com um sensor em miniatura que, ao entrar no ambiente ácido do estômago, emite um sinal para um patch sensor vestível.¹⁵

Essa tecnologia foi aprovada pela Food and Drug Administration (FDA) em 2017 para monitorar a adesão à medicação. Smartphones, dispositivos vestíveis e outros sensores passivos estão cada vez mais ligados em rede ao lado de sensores embutidos em objetos do cotidiano, criando a chamada Internet das Coisas.

> Detecção ativa

Sensores passivos coletam dados observáveis. Os estados de saúde percebidos subjetivamente (por exemplo, dor e outros sintomas) são igualmente importantes para informar o cuidado centrado no paciente e, neste ponto, podem ser capturados apenas perguntando ao paciente.

Até recentemente, as informações sobre tais resultados eram obtidas a partir de questionários administrados em intervalos de semanas a meses, que solicitavam aos pacientes que integrassem suas experiências durante algum intervalo de tempo passado (por exemplo, "nos últimos 7 dias, com que frequência...?").

A onipresença de dispositivos pessoais torna possível uma abordagem alternativa chamada avaliação momentânea ecológica (AME), que é adequada para capturar alguns tipos de resultados relatados pelo paciente.

AME envolve "amostras repetidas de comportamentos e experiências atuais dos sujeitos em tempo real, nos ambientes naturais dos sujeitos".¹⁸ AMEs estão menos sujeitos a viés de memória do que questionários administrados com pouca frequência e podem ser administrados várias vezes ao dia para capturar variações de curto prazo nas respostas.

Os AMEs variam de mensagens de texto simples a perguntas curtas de um ou dois itens baseadas em aplicativos e têm sido usados ​​para coletar informações sobre dor crônica,¹⁹ ansiedade,²⁰ transtornos por uso de substâncias²¹ e muitas outras condições. Amplamente utilizado nas ciências sociais e comportamentais, a AME é um método emergente para avaliar resultados tanto em cuidados quanto em pesquisas clínicas.

> Avaliações funcionais

As avaliações funcionais baseadas em sensores complementam a detecção passiva e o relatório ativo do paciente.

O desempenho funcional pode ser medido fazendo com que os pacientes executem tarefas padronizadas usando tecnologias móveis de saúde. Os exemplos incluem a realização do teste de caminhada de 6 minutos usando sensores de movimento do smartphone,²² avaliação do tremor de voz parkinsoniano usando o microfone do smartphone²³ e avaliação da função cognitiva, como memória e tempo de reação, por meio de aplicativos.²⁴

Os dados brutos do sensor, como os da acelerometria de três eixos, não fazem sentido para médicos e pacientes. Para serem úteis, os dados brutos do sensor devem ser processados ​​em biomarcadores digitais, definidos como medidas fisiológicas e comportamentais coletadas digitalmente que explicam, influenciam ou preveem resultados relacionados à saúde.

Exemplos de biomarcadores digitais incluem contagem diária de passos e duração média do sono noturno. A ciência de identificar e validar biomarcadores clinicamente significativos e acionáveis ​​está em sua infância.²⁵

Os desafios incluem lidar com volumes muito altos de dados, alta variabilidade dentro e entre os pacientes e a necessidade de repetir a validação contínua à medida que os sensores e algoritmos subjacentes são atualizados.²⁵

Simplesmente monitorar remotamente os resultados dos pacientes geralmente não melhora os resultados clínicos.²⁶ Intervenções ativas usando "terapias digitais" são necessárias para prevenir, controlar ou tratar diretamente condições médicas. A terapêutica digital usa métodos de saúde móveis sozinhos ou em combinação com medicamentos e outras terapias.

Por exemplo, um crescente corpo de evidências apoiou o uso de terapia cognitivo-comportamental digital para pacientes com condições como insônia,²⁷ abuso de substâncias²⁸ e transtorno de déficit de atenção e hiperatividade²⁹ e vários lembretes e programas comportamentais para pacientes com diabetes³⁰ e hipertensão.³⁰

A terapia digital que combina inovações de hardware e software inclui o controle da asma com o uso de inaladores "inteligentes" que rastreiam o tempo, frequência e localização do uso do inalador³¹; programas de realidade virtual para controle da dor³²; e o tratamento do transtorno do pânico com o uso de monitores de dióxido de carbono.³³ O diagnóstico digital representa uma fronteira a mais, mas requer ensaios clínicos muito maiores e mais rigorosos.

Um grande desafio de saúde móvel é a alta taxa de declínio no uso de sensores e aplicativos.⁴⁰ Em uma pesquisa, mais da metade dos usuários do rastreador de atividade pararam de usar seu dispositivo, e um terço o fez nos primeiros 6 meses.⁴¹ É necessário estratégias para melhorar o engajamento, como a discussão das metas de acompanhamento e planos claros para alcançá-las. O estabelecimento conjunto de metas seguido de revisão conjunta dos dados parece motivar o acompanhamento contínuo e o compromisso terapêutico. No entanto, atualmente não está claro se a melhoria da comunicação paciente-profissional e a tomada de decisão compartilhada melhoram os resultados clínicos.

Na linha de frente dos cuidados, dois desafios dominam a implementação da eHealth. A primeira é a grande quantidade de dados. A equipe de suporte pode ajudar a revisar e classificar os dados, e as ferramentas de visualização podem aliviar a carga cognitiva da interpretação dos dados.

No entanto, a resposta mais eficaz é desenvolver e exibir aos médicos apenas os biomarcadores digitais que informam a ação clínica ou a compreensão clínica (por exemplo, perfis de tempo e gravidade dos sintomas do paciente). Simultaneamente, esses biomarcadores devem ter valor direto suficiente para que os pacientes justifiquem sua participação no esforço de coleta de dados. Nada disso é fácil.

O segundo desafio é como a inclusão e apresentação de dados se encaixam em um fluxo de trabalho já complicado e sobrecarregado. Não se pode esperar que os médicos façam login em sites separados para cada sensor ou aplicativo que seus pacientes estão usando. Dito isso, a integração com o prontuário eletrônico (EHR) é atualmente extremamente desafiadora e cara.⁴³

As organizações de saúde que desejam implementar mHealth não podem ignorar as implicações logísticas e legais de fornecer sensores e aplicativos aos pacientes. Equipe adicional deve ser considerada para ajudar os pacientes com configuração de tecnologia, suporte técnico e resposta às perguntas e preocupações dos pacientes.

> Validação e regulamento

As tecnologias eHealth de maior risco são consideradas dispositivos médicos sob a Lei de Alimentos, Medicamentos e Cosméticos. A Food and Drug Admininstration (FDA) regula esses dispositivos em processos que foram projetados para dispositivos de hardware de nível médico, como implantes de quadril, com propriedades físicas conhecidas que mudam logo após o lançamento no mercado.⁴⁸

As tecnologias móveis de saúde, por outro lado, geralmente combinam hardware (por exemplo, um glicosímetro) com software (por exemplo, algoritmos de gerenciamento de diabetes tipo 1) e podem ser extremamente dinâmicos, com atualizações frequentes tanto no hardware quanto no software.

Muitos detalhes do programa ainda precisam ser determinados, incluindo como as empresas podem obter ou perder o status de certificação, como diferentes níveis de risco de danos serão determinados e gerenciados e como o desempenho no mundo real será avaliado por meio do monitoramento pós-comercialização e com que consequências.

A confiança nas tecnologias móveis de saúde e a extensão de sua adoção dependerá de como esses e outros detalhes são trabalhados. O desejo de apoiar a inovação deve ser contrabalançado com sérias preocupações sobre supervisão insuficiente ou atrasada.

Além dessas tecnologias, a precisão dos biomarcadores digitais também requer validação. Por exemplo, os sensores comerciais são relativamente consistentes uns com os outros na contagem de passos, mas não na duração do sono ou nos ciclos do sono ou na duração da atividade física.⁵⁰

Maior transparência e responsabilidade, o estabelecimento de padrões de metadados (padrões de como descrever dados, bem como sua proveniência) e validação externa facilitarão a avaliação de biomarcadores digitais propostos para uso em cuidados clínicos.^51,52 Isso pode ser alcançado fazendo conjuntos de dados de referência disponíveis e pela publicação de testes de validação.

Médicos e pacientes se beneficiariam de formulários de saúde digitais que listam sensores e aplicativos testados para uso clínico, bem como formulários de medicamentos.

> Crescimento do mercado e valor clínico

Apesar do fluxo regulatório, o setor de saúde digital registrou um investimento recorde de US$ 8,1 bilhões em 2018.⁵⁷ No entanto, não há modelos padrão para quem deve pagar pela tecnologia eHealth recomendada ou prescrita aos pacientes.⁵⁹

Na pesquisa clínica, os ensaios clínicos descentralizados estão usando biomarcadores digitais como pontos finais e substituindo procedimentos de estudo presenciais por procedimentos virtuais e móveis.⁵²

Subjacente a esses desenvolvimentos de mercado está uma pergunta incômoda: para que serve a eHealth?

Rastrear e relatar dados é um meio para um fim, não o fim em si. Alcançar valor clínico, o objetivo final, pode ocorrer por meio do uso de dados móveis de saúde como auxiliares cognitivos para pacientes e médicos (ajudando as pessoas a entender ou pensar sobre um problema), ajuda para a decisão para pacientes e médicos (auxiliando pessoas a decidir sobre uma ação), ou ajudas motivacionais para a participação e ativação do paciente.

É necessária mais colaboração entre médicos, pacientes e tecnólogos para impulsionar o desenvolvimento da tecnologia eHealth clinicamente útil e imaginar aplicações de novos sensores, mantendo-se ciente dos danos potenciais. Os pesquisadores clínicos precisam desenvolver novas abordagens de avaliação porque estudos de anos estão mal adaptados ao ritmo da mudança na tecnologia eHealth.

Em última análise, demonstrações mais claras do valor clínico e comercial da eHealth ocorrerão quando fatores muito além da própria tecnologia, como integração no fluxo de trabalho clínico, modelo de pagamento e métodos de validação, forem abordados em conjunto com o desenvolvimento de sensores e software.

> Ética

A tremenda promessa da eHealth para transformar o atendimento clínico e a pesquisa é temperada por profundas preocupações sobre o efeito dessas tecnologias na equidade, privacidade e autonomia do paciente. Embora não haja essencialmente nenhuma divisão digital baseada em raça nos Estados Unidos,⁶⁷ a adoção da Internet e do smartphone é menor entre populações de baixa renda, deficientes, idosos e rurais.

Além disso, os usuários do Android, que representam mais da metade dos usuários de smartphones nos Estados Unidos,⁶⁸ têm uma renda mediana menor do que os usuários do iphone.⁶⁹ À medida que as instituições de saúde desenvolvem cada vez mais uma presença móvel com aplicativos de marca e outras iniciativas relacionadas à experiência digital do paciente, elas deve ter cuidado para não aumentar as disparidades de saúde, por exemplo, oferecendo serviços desiguais para usuários de iOS e de Android. Há uma divisão digital ainda mais profunda. O uso de tecnologias eHealth e Internet of Things requer habilidades de alfabetização digital.

Os pacientes estão essencialmente sendo solicitados a instalar e manter seus próprios dispositivos médicos e serem hábeis em gerenciar seu próprio dilúvio de dados, uma tarefa difícil quando a maioria dos adultos americanos está nos últimos três dos seis níveis de proficiência mais de 60% estão nos dois últimos dos quatro níveis de proficiência em resolução de problemas em ambientes ricos em tecnologia (definido como "usar tecnologia digital, ferramentas de comunicação e redes para adquirir e avaliar informações, comunicar-se com outras pessoas e realizar tarefas práticas"⁷¹).

Essa lacuna é ainda mais agravada pela escassez de tecnologias móveis de saúde em outros idiomas além do inglês. No que diz respeito à privacidade e autonomia, as potenciais ameaças são particularmente preocupantes. As tecnologias móveis de saúde estarão cada vez mais conectadas à Internet, na qual, como um "espelho unidirecional"^,72 nossos corpos e comportamentos virtuais serão visíveis em larga escala para fins com os quais não consentimos diretamente.

Quando dados pessoais de saúde e dados não médicos são reunidos na nuvem, empresas e governos podem acessar biomarcadores fisiológicos para monitorar o estresse dos funcionários no local de trabalho ou os profissionais de marketing podem nos oferecer apenas determinados produtos com preços diferenciados com base no histórico de saúde.

Juntamente com algoritmos que não são de domínio público, essas abordagens podem, deliberada ou inadvertidamente, reforçar ou fortalecer preconceitos existentes contra grupos desfavorecidos, e a implantação imprudente da tecnologia eHealth pode resultar em uma perda de privacidade e autonomia que representa danos líquidos para os pacientes.