Dados de mundo real: a ciência precisa sair do laboratório
Por que decisões em saúde não podem mais ignorar o que acontece fora dos ensaios clínicos.Por Bárbara Silva
A ciência em saúde sempre gostou de ambientes controlados. Protocolos bem desenhados, variáveis isoladas, populações “ideais”. O problema é que a vida real não cabe nesse desenho.
É aí que entram os chamados dados de mundo real (Real World Data) — informações que nascem fora dos ensaios clínicos, no cotidiano de pacientes, médicos e sistemas de saúde. Prontuários eletrônicos, registros hospitalares, dados administrativos, wearables, uso contínuo de medicamentos. Dados imperfeitos, mas profundamente reais.
Enquanto os ensaios clínicos respondem se um tratamento funciona em condições ideais, os dados de mundo real respondem às perguntas que realmente importam depois da aprovação: funciona para quem? por quanto tempo? em quais contextos? com quais riscos? Ignorar isso é seguir tomando decisões com visão parcial da realidade.
Não por acaso, reguladores como a FDA já incorporam evidências de mundo real em processos decisórios, especialmente onde estudos tradicionais não dão conta, como em doenças raras. Não se trata de substituir a ciência clássica, mas de completá-la.
O desafio é grande. Dados desorganizados, sistemas que não conversam entre si, riscos de viés e questões de privacidade. Transformar volume em evidência exige governança, método e, cada vez mais, inteligência artificial aplicada com critério.
No Brasil, esse debate ainda engatinha — e isso é um problema. Decidir políticas públicas, avaliar tecnologias e definir acesso sem olhar para o mundo real é insistir em uma saúde desconectada das pessoas que ela deveria servir.
No fim, dados de mundo real nos obrigam a encarar uma verdade incômoda: a ciência não perde rigor quando se aproxima da vida — ela ganha relevância.
