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Foto do escritorLaís E. Chaves

10 Exemplos de IoT na Área Médica (IoMT)

O setor de saúde representa um dos setores que mais crescem no mercado de IoT (Internet das Coisas). De fato, o valor deste setor - que também é chamado de Internet of Medical Things (IoMT) - está previsto para atingir o patamar de $176 bilhões até 2026.

10 Exemplos de IoT na Área Médica (IoMT).
10 Exemplos de IoT na Área Médica (IoMT).

Para entender o que a IoMT significa para a IoT como um todo, e como os dispositivos IoT de saúde precisam ser monitorados e gerenciados, você deve entender as múltiplas maneiras pelas quais os dispositivos IoT podem ser usados na área de saúde. Embora o exemplo mais popular de IoT na área da saúde seja o monitoramento remoto de pacientes - ou seja, dispositivos IoT que coletam dados de pacientes como frequência cardíaca e temperatura corporal - há muitos outros exemplos de IoT na área de saúde.


Conheça 10 exemplos de como a Internet das Coisas está mudando o setor da saúde:


1. Monitoramento remoto de pacientes


O monitoramento remoto de pacientes é a aplicação mais comum dos dispositivos IoT para a saúde. Os dispositivos IoT podem coletar automaticamente métricas de saúde como frequência cardíaca, pressão arterial, temperatura e muito mais, de pacientes que não estão presentes fisicamente em uma instalação de saúde.


Quando um dispositivo IoT coleta dados de pacientes, ele encaminha os dados para um software onde os profissionais de saúde e/ou pacientes podem visualizá-los. Algoritmos podem ser usados para analisar os dados a fim de recomendar tratamentos ou gerar alertas. Por exemplo, um sensor IoT que detecta a frequência cardíaca anormalmente baixa de um paciente, pode gerar um alerta para que os profissionais de saúde possam intervir.


2. Monitoramento da glicose


Para os mais de 537 milhões de adultos diabéticos (com idade entre 20 e 79 anos) no mundo, o monitoramento da glicose tem sido tradicionalmente difícil. Não só é inconveniente ter que verificar os níveis de glicose e registrar manualmente os resultados, mas como também só é possível relatar os níveis de glicose de um paciente apenas no momento exato em que o teste é fornecido. Se os níveis flutuarem muito, testes periódicos podem não ser suficientes para detectar um problema.


Os dispositivos IoT podem ajudar a enfrentar esses desafios, fornecendo monitoramento contínuo e automático dos níveis de glicose dos pacientes. Os dispositivos de monitoramento da glicose eliminam a necessidade de manter registros manualmente, e podem alertar os pacientes quando os níveis de glicose são problemáticos.


3. Monitoramento do ritmo cardíaco


Assim como a glicose, monitorar as frequências cardíacas pode ser um desafio, mesmo para os pacientes que estão presentes nas instalações de saúde. As verificações periódicas da frequência cardíaca não protegem contra flutuações rápidas na frequência cardíaca, e os dispositivos convencionais de monitoramento cardíaco contínuo usados em hospitais exigem que os pacientes estejam constantemente presos a máquinas com fio, prejudicando sua mobilidade.


Hoje, uma variedade de pequenos dispositivos IoT está disponível para monitoramento da frequência cardíaca, liberando os pacientes para se movimentarem como quiserem, garantindo que seus corações sejam monitorados continuamente. Garantir resultados precisos continua sendo um desafio, mas a maioria dos dispositivos modernos pode oferecer taxas de precisão de cerca de 90% ou mais.


4. Monitoramento da higiene das mãos


Tradicionalmente, não há uma boa maneira de garantir que os provedores e pacientes dentro de uma instalação de saúde lavem suas mãos adequadamente a fim de minimizar o risco de propagação de contágio.


Hoje, muitos hospitais e outras operações de saúde usam dispositivos IoT para lembrar as pessoas de higienizar suas mãos quando entram nos quartos dos hospitais. Os dispositivos podem até mesmo dar instruções sobre a melhor forma de higienizar as mãos para mitigar o risco para um determinado paciente.


5. Depressão e monitoramento do humor


As informações sobre os sintomas da depressão e o humor geral dos pacientes são outro tipo de dados que tradicionalmente tem sido difícil de coletar continuamente. Os prestadores de serviços de saúde podem perguntar periodicamente aos pacientes como eles estão se sentindo, mas são incapazes de antecipar mudanças repentinas de humor. E, muitas vezes, os pacientes não relatam seus sentimentos com exatidão.


Os dispositivos IoT "Mood-aware" (alerta de humor), podem enfrentar estes desafios. Ao coletar e analisar dados como frequência cardíaca e pressão arterial, os dispositivos podem inferir informações sobre o estado mental de um paciente. Dispositivos IoT avançados para monitoramento do humor podem até mesmo rastrear dados como o movimento dos olhos de um paciente.


6. Monitoramento da doença de Parkinson


A fim de tratar os pacientes de Parkinson da maneira mais eficaz, os prestadores de serviços de saúde devem ser capazes de avaliar como a gravidade de seus sintomas flutua ao longo do dia.


Os sensores IoT prometem tornar esta tarefa muito mais fácil, coletando continuamente dados sobre os sintomas de Parkinson. Ao mesmo tempo, os dispositivos dão aos pacientes a liberdade de viver em suas próprias casas, ao invés de ter que passar longos períodos em um hospital para observação.


Outros exemplos de IoT/IoMT


Embora os dispositivos como os descritos acima continuem sendo o tipo mais comumente usado na área de saúde, existem dispositivos que vão além do monitoramento para realmente fornecer tratamento, ou mesmo "viver" dentro ou sobre o paciente. Os exemplos incluem o seguinte:


7. Inaladores conectados


Condições como asma ou DPOC (Doença Pulmonar Obstrutiva Crônica) muitas vezes envolvem ataques que surgem de repente, com pouca advertência. Os inaladores conectados a IoT podem ajudar os pacientes monitorando a frequência dos ataques, bem como coletando dados do ambiente para ajudar os prestadores de serviços de saúde a entender o que desencadeou um ataque.


Além disso, os inaladores conectados podem alertar os pacientes quando eles deixam os inaladores em casa, colocando-os em risco de sofrer um ataque sem o inalador presente, ou quando eles usam o inalador de forma inadequada.


8. Sensores ingeríveis


A coleta de dados de dentro do corpo humano é tipicamente um caso confuso e altamente perturbador. Ninguém gosta de ter uma câmera ou sonda presa em seu trato digestivo, por exemplo.


Com sensores ingeríveis, é possível coletar informações do sistema digestivo e de outros sistemas de uma forma muito menos invasiva. Eles fornecem informações sobre os níveis de PH no estômago, por exemplo, ou ajudam a identificar a fonte de sangramento interno.


Estes dispositivos devem ser suficientemente pequenos para serem facilmente engolidos. Eles também devem ser capazes de dissolver ou passar pelo corpo humano de forma limpa por si mesmos. Várias empresas estão atualmente trabalhando em sensores ingeríveis que atendam a estes critérios.


9. Lentes de contato conectadas


As lentes de contato inteligentes oferecem outra oportunidade para coletar dados de saúde de forma passiva e não intrusiva. Poderiam também, a propósito, incluir microcâmeras que permitem aos usuários efetivamente tirar fotos com os olhos, e é provavelmente por isso que empresas como o Google patentearam as lentes de contato conectadas.


Quer sejam usadas para melhorar os resultados de saúde ou para outros fins, as lentes inteligentes prometem transformar os olhos humanos em uma ferramenta poderosa para interações digitais.


10. Cirurgia robótica


Ao implantar pequenos robôs conectados à Internet dentro do corpo humano, os cirurgiões podem realizar procedimentos complexos que seriam difíceis de administrar usando mãos humanas. Ao mesmo tempo, as cirurgias robóticas realizadas por pequenos dispositivos IoT podem reduzir o tamanho das incisões necessárias para realizar a cirurgia, levando a um processo menos invasivo, e a uma cura mais rápida para os pacientes.


Estes dispositivos devem ser suficientemente pequenos e confiáveis para realizar cirurgias minimamente invasivas. Eles também devem ser capazes de interpretar condições complexas dentro do corpo, a fim de tomar decisões corretas sobre como proceder durante uma cirurgia.


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