O dia começa com números: quantas horas você dormiu, quantos minutos de sono profundo teve, quantas vezes acordou. Ao longo da manhã, mais um dado: passos acumulados. À tarde, um alerta de frequência cardíaca. Antes de dormir, um resumo com pequenas vitórias e frustrações.

Para uma geração que cresceu cercada por tecnologia, monitorar a saúde passou a fazer parte da rotina. E não se trata apenas de curiosidade. Há ali a promessa de envelhecer melhor.

— Wearables que nos ajudam a monitorar indicadores e que, consequentemente, podem estimular a mudança e a aquisição de hábitos mais saudáveis têm relevância significativa. Ao acompanhar esses dados, as pessoas passam a ter um papel mais ativo na forma como envelhecem — afirma Egidio Dórea, coordenador do Programa USP 60+.

Há evidências mais robustas em alguns casos, como a contagem de passos — entre 7 mil e 10 mil por dia — associada à longevidade. Outros indicadores, porém, ainda carecem de estudos mais consistentes.

A promessa é sedutora: mais controle, mais consciência, mais prevenção. Mas ela não vem sem limites.

— O ponto de virada é quando a métrica deixa de descrever como você está e passa a ditar como você se sente — afirma Alexandre Chiavegatto Filho, professor de machine learning em saúde da USP. Existe, inclusive, um termo recente para esse fenômeno: ortosônia, que descreve a ansiedade gerada pela preocupação excessiva em dormir bem e descansar o suficiente.

Parte do problema está na própria tecnologia.

— A maioria dos sensores ainda tem precisão clínica limitada para medir estresse ou estágios do sono. Muitas vezes, o usuário reage a um ruído estatístico como se fosse um sinal real — explica o professor. Ou seja, nem tudo o que aparece na tela corresponde ao que acontece no corpo.

Mas será que esses dispositivos impactam de fato em uma vida mais longa e saudável? A ciência ainda não tem uma resposta definitiva.

— O uso consistente de wearables tem pouco mais de dez anos, e estudos de longevidade exigem décadas de acompanhamento. Além disso, quem adotou cedo a tecnologia já tende a ser mais atento à saúde, o que dificulta isolar o efeito do dispositivo — aponta Alexandre.

Alexandre Chiavegatto Filho, professor de machine learning em saúde da USP — Foto: Arquivo pessoal

A maioria dos sensores ainda tem precisão clínica limitada para medir estresse ou estágios do sono. Muitas vezes, o usuário reage a um ruído estatístico como se fosse um sinal real

— Alexandre Chiavegatto Filho, professor de machine learning em saúde da USP

Se por um lado os dados ajudam a iluminar certos aspectos da saúde, por outro podem reduzi-la a uma soma de métricas.

— O envelhecimento resulta de uma interação complexa entre fatores genéticos e ambientais. Quando o foco recai apenas sobre o que pode ser medido, aspectos não mensuráveis acabam ficando fora do radar, o que pode prejudicar o envelhecimento saudável — observa Egidio.

Propósito de vida, otimismo, percepção positiva do envelhecimento e relações sociais, por exemplo, não aparecem em gráficos.

— Relações predominantemente virtuais impactam negativamente um dos grandes pilares da longevidade: o capital social — afirma o médico. O aumento da solidão, acrescenta, está associado à maior incidência de doenças cardiovasculares, depressão e até demência.

— A tecnologia consegue aproximar pessoas que estão distantes geograficamente, mas nunca vai substituir o contato físico — conclui.

Em algumas áreas, no entanto, a inteligência artificial começa a mostrar resultados concretos.

— Algoritmos aplicados a imagens médicas, como mamografias ou lesões de pele, já apresentam boa precisão para prever diagnósticos. Relógios inteligentes também vêm sendo usados na detecção precoce de problemas cardiovasculares, como fibrilação atrial — diz Alexandre.

O desafio agora é expandir esses resultados de forma consistente.

— Os algoritmos ainda enfrentam dificuldades de generalização, porque muitas vezes são treinados com dados de populações específicas — afirma o professor.

No cotidiano, o equilíbrio parece ser o ponto central.

— É uma boa ideia revisar os dados em janelas semanais, em vez de diárias, e lembrar que associar saúde ao score de um dispositivo é um caminho direto para o estresse — sugere.

Talvez a tecnologia funcione melhor como ferramenta, não como guia. Levantar do sofá, ligar para os amigos ou dormir mais cedo ainda não dependem de algoritmos.

Onde a tecnologia já mostra resultados

Algumas aplicações da tecnologia em saúde já começam a apresentar resultados concretos.

Análise de imagens médicas: algoritmos aplicados a exames, como mamografias e lesões de pele, já alcançam boa precisão na previsão de diagnósticos.

Detecção de arritmias: relógios inteligentes vêm sendo usados na identificação precoce de problemas cardiovasculares, como a fibrilação atrial.

Monitoramento do sono: dispositivos também registram dados sobre descanso, embora especialistas alertem que a precisão para estágios do sono e estresse ainda é limitada.

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