Os wearables são dispositivos eletrônicos vestíveis, com tecnologias capazes de registrar de maneira contínua e não invasiva atividades físicas, frequência cardíaca, qualidade do sono, níveis de estresse e uma série de outros parâmetros fisiológicos, traduzindo sinais do corpo em dados acionáveis.
Nos últimos anos, houve um boom de relógios inteligentes, pulseiras fitness e sensores corporais, ligados principalmente à prática de esporte e a iniciativas de autocuidado. A popularização desses dispositivos criou um ecossistema de monitoramento diário, com cada vez mais pessoas atentas a suas próprias condições de saúde. Ao mesmo tempo, o uso de tecnologias vestíveis abriu novas possibilidades para o uso clínico desses dados.
Como oferecer valor clínico real para dados de wearables?
O volume crescente de informações captadas por wearables trouxe um dilema para os profissionais da saúde: como transformar dados captados por dispositivos eletrônicos vestíveis em informações confiáveis para apoiar a clínica real?
Médicos estão diante de métricas abundantes — passos diários, distâncias percorridas, saturação periférica e tantos outros marcadores. No entanto, muitas das informações geradas pelos dispositivos ainda carecem de validação clínica, padronização e critérios de interpretação. Sendo assim, incorporar todas essas informações à prática médica de forma segura, útil e baseada em evidências, sem sobrecarregar o fluxo assistencial ou gerar conclusões equivocadas, ainda é um desafio.
Uso clínico de wearables exige interoperabilidade e guidelines
A integração de dados de wearables na prática clínica começa pela interoperabilidade. Hoje, muitos dispositivos de monitoramento operam em ecossistemas fechados, o que dificulta o envio de dados padronizados para prontuários eletrônicos.
Avanços em iniciativas como a Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR), um padrão moderno para troca de dados de saúde, e esforços de grandes sistemas de saúde e universidades para acesso a informações de wearables têm ajudado a direcionar esses registros para médicos, que começam encontrar caminhos para utilizar apenas o que é clinicamente relevante, em formatos comparáveis e auditáveis.
Outro pilar para o uso de dados de wearables é a construção de guidelines formais que estabeleçam quais métricas são confiáveis, em quais populações, com que precisão e para quais decisões clínicas. Esse trabalho está em evolução, mas sociedades médicas já começam a discutir recomendações para o uso de variabilidade de frequência cardíaca, monitoramento de sono e métricas respiratórias, oferecendo um mapa mais claro para adoção responsável de informações de vestíveis na prática clínica.
Requisitos para gerar valor clínico com dados de wearables
- Métricas clinicamente validadas e baseadas em evidência
- Integração via padrões de interoperabilidade (como FHIR)
- Guidelines claros para interpretação e tomada de decisão
- Ferramentas de IA para filtrar, organizar e priorizar dados
- Políticas robustas de privacidade e governança de dados
IA na saúde: como processar dados de wearables de forma eficiente
Outro caminho promissor é o uso de inteligência artificial como filtro e organizador dos dados de wearables. Em vez do médico acessar registros brutos para realizar as análises, modelos de IA já podem sintetizar tendências, detectar padrões anômalos e gerar alertas clínicos acionáveis, reduzindo ruídos e a sobrecarga.
O desenvolvimento de IAs para processar, filtrar e organizar dados de wearables exige a criação de protocolos de qualidade e validação externa dos dispositivos, com definição de limiares clínicos específicos. O uso desse tipo de informação também requer esforços de educação digital de pacientes para melhorar a confiabilidade das medições, além de políticas robustas de privacidade e governança de dados, essenciais para que hospitais e consultórios possam incorporar esse fluxo de forma ética e segura.
O impacto do relógio inteligente na detecção de fibrilação atrial
Um dos exemplos mais consolidados de uso clínico de dados gerados por wearables é o monitoramento de fibrilação atrial por relógios inteligentes, já incorporado em estudos e na prática assistencial em vários países. O Apple Watch, por exemplo, conta com um algoritmo de detecção de ritmo irregular aprovado pela FDA para identificar possíveis episódios de fibrilação atrial e emitir notificações ao usuário.
Diferentes ensaios demonstraram que as notificações do Apple Watch possuem alta especificidade para arritmias clinicamente relevantes, funcionando como um gatilho para avaliação médica e confirmação diagnóstica por ECG tradicional. Na prática, cardiologistas já utilizam esses dados como ponto inicial de investigação, especialmente em pacientes com sintomas intermitentes ou difícil documentação ambulatorial.
Como reduzir a sobrecarga informacional com uso de wearables
O uso clínico de dados de wearables também exige atenção à outra questão importante. O volume elevado de medições contínuas pode gerar sobrecarga informacional — tanto para pacientes quanto para médicos, especialmente quando dispositivos emitem alarmes falsos ou registram variações fisiológicas benignas como potenciais eventos patológicos.
Esse fluxo de alertas pouco filtrados aumenta a chance de ansiedade, hipervigilância e uso inadequado do sistema de saúde, já descritos em estudos sobre monitoramento contínuo. Além disso, a ausência de padronização entre fabricantes, diferenças na acurácia dos sensores e limitações de validação clínica podem comprometer a confiabilidade diagnóstica. Por isso, a integração desses dados à prática médica demanda critérios claros, educação digital do paciente e ferramentas inteligentes capazes de reduzir ruído e priorizar apenas informações clinicamente relevantes.
Principais desafios para o uso clínico de dados de wearables
- Falta de validação clínica de muitas métricas
- Ausência de padronização entre fabricantes
- Dificuldade de interoperabilidade com prontuários eletrônicos
- Risco de sobrecarga informacional para médicos e pacientes
- Possibilidade de alarmes falsos e interpretações equivocadas
Cuidado contínuo, personalizado e preventivo com wearables
A incorporação de dados de wearables à prática clínica representa uma oportunidade concreta para tornar o cuidado mais contínuo, personalizado e preventivo. Para que isso se torne uma realidade, o uso das informações deve estar acompanhado de validação, interoperabilidade e ferramentas inteligentes capazes de transformar números brutos em informação útil.
Com diretrizes mais claras e evoluídas, algoritmos podem se tornar mais precisos, o que deixará médicos mais confortáveis com esse novo fluxo de dados. O cenário aponta para uma nova geração de dispositivos vestíveis, consolidados como aliados estruturais da decisão clínica.
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Dados de wearables: entre o hype e o valor real para um cuidado preventivo e personalizado