Desafios do financiamento da IA na área da saúde: um guia para fundadores e investidores
A IA promete mudar para sempre os cuidados de saúde, mas se estiver a criar uma startup de IA na área da saúde (ou a investir numa), o caminho para o sucesso é muito mais complexo do que a própria tecnologia.
Desde lidar com regulamentações em constante mudança, acessar os dados certos, comprovar o valor clínico e encontrar um modelo de negócios viável, a jornada para obter financiamento está repleta de obstáculos ocultos. Para os empreendedores que desenvolvem produtos inovadores de IA para a área da saúde e para os investidores que os apoiam, a oportunidade é clara, mas os obstáculos também. Obter capital neste mercado pode ser complexo, exigindo uma compreensão clara dos riscos técnicos, regulatórios e comerciais. Neste artigo, detalhamos alguns dos maiores desafios que as empresas de IA na área da saúde enfrentam na obtenção de capital e as estratégias que ajudaram outras a superá-los.
Ambiente regulatório e incerteza
A IA tem o potencial de transformar os cuidados de saúde, melhorando os diagnósticos, personalizando os tratamentos e simplificando os fluxos de trabalho clínicos. Para muitos produtos de IA na área da saúde, o caminho regulatório representa um dos obstáculos iniciais mais significativos. Quando é necessária a aprovação ou autorização da Food and Drug Administration (FDA) dos EUA, os investidores são naturalmente cautelosos, pois os prazos e critérios podem mudar. As regras para ferramentas de IA e aprendizagem automática na área da saúde estão a evoluir nos Estados Unidos, enquanto a Lei de IA recentemente promulgada pela União Europeia acrescenta outra camada de considerações de conformidade. Além disso, estados americanos como Califórnia, Texas e Colorado estão a desenvolver a sua própria legislação relacionada com IA.
O sucesso é possível: incluindo abordagens tradicionais e outras menos óbvias, como obter uma classificação de novo da FDA, como algumas empresas fizeram para enfrentar esse desafio — uma conquista que requer preparação antecipada e envolvimento estratégico com os reguladores. Para os fundadores, isso ressalta a importância de mapear antecipadamente o caminho regulatório e integrá-lo às narrativas de captação de recursos.
Acesso e qualidade dos dados
O acesso a grandes volumes de dados de pacientes de alta qualidade, representativos e anonimizados é essencial para o desenvolvimento de modelos robustos de IA na área da saúde. Leis de privacidade, como HIPAA, GDPR e CCPA, podem restringir significativamente a forma como os dados podem ser usados para fins comerciais. Mesmo quando o acesso é seguro, rotular dados médicos com precisão é caro e muitas vezes requer conhecimentos especializados.
Algumas empresas enfrentaram esse desafio estabelecendo parcerias com empresas farmacêuticas e laboratórios para obter acesso a grandes conjuntos de dados de imagens e ambientes de validação. Para empresas em fase inicial, estabelecer parcerias estratégicas com hospitais, instituições de pesquisa ou colegas do setor pode ser um dos poucos meios viáveis de obter os conjuntos de dados necessários para o desenvolvimento e os testes.
Importância da validação clínica
Atualmente, os investidores esperam provas tangíveis de que um produto de IA para a área da saúde fará uma diferença mensurável nos resultados clínicos, na experiência do paciente ou na eficiência dos cuidados de saúde. Em parte, isso é uma resposta aos ciclos anteriores de entusiasmo em torno da IA, que prometeram muito e cumpriram pouco. Estudos clínicos rigorosos ou programas de evidência do mundo real bem concebidos são frequentemente necessários antes que um investimento sério seja feito, e estes podem ser demorados e caros de realizar.
Os fundadores que conseguirem demonstrar que a validação clínica está integrada no seu plano de ação — e que possam partilhar indicadores iniciais de resultados positivos — terão, em geral, argumentos mais fortes para atrair investimentos.
Vias de reembolso e monetização
Mesmo com um produto validado, o sucesso comercial depende de um caminho claro para a receita. O reembolso por seguradoras ou pagadores governamentais não é garantido, especialmente quando os benefícios clínicos ou de custo de um produto ainda não são amplamente reconhecidos. Além disso, o processo de vendas na área da saúde costuma ser demorado, levando de 12 a 24 meses desde o primeiro contacto até a assinatura do contrato.
Algumas empresas enfrentaram esse desafio diversificando os seus negócios, por exemplo, vendendo insights para empresas farmacêuticas para o desenvolvimento de medicamentos e, ao mesmo tempo, apoiando os prestadores de serviços de saúde com ferramentas de decisão clínica. Esse tipo de estratégia multicanal pode reduzir a dependência de uma única fonte de receita.
Pressões competitivas e estratégicas
O mercado de IA na área da saúde é fragmentado, com muitas empresas oferecendo soluções que se sobrepõem. Isso dificulta aos investidores identificar líderes de mercado claros. Ao mesmo tempo, grandes empresas de tecnologia, como Google, Amazon e Microsoft, estão a investir fortemente em IA na área da saúde, criando ameaças potenciais à quota de mercado e à diferenciação das empresas menores.
Uma abordagem cuidadosa para proteger a propriedade intelectual, desenvolver tecnologia defensável e garantir relações de confiança com os clientes pode ajudar os pequenos players a manter a sua vantagem competitiva.
Exposição jurídica e gestão de riscos
Quando ferramentas de IA são utilizadas na tomada de decisões clínicas, há sempre o risco de que um resultado errado possa causar danos ao paciente. Embora a responsabilidade legal geralmente recaia sobre o prestador de cuidados de saúde, a possibilidade de reclamações por negligência médica torna alguns investidores cautelosos. As startups podem abordar essas preocupações esclarecendo o seu papel no fluxo de trabalho clínico, implementando controlos de qualidade rigorosos e trabalhando com os prestadores para estabelecer salvaguardas adequadas.
Montando a equipa certa
Construir uma empresa de IA na área da saúde requer experiência em vários domínios: IA, prática clínica, design de produtos, fluxos de trabalho na área da saúde e conformidade regulatória. Os investidores muitas vezes veem a qualidade e a completude da equipa como um dos indicadores mais importantes de sucesso. Para os fundadores, demonstrar que têm ou podem atrair esse talento multidisciplinar pode inspirar maior confiança por parte de potenciais financiadores. Reunir uma equipa desse tipo é um desafio e pode exigir um capital significativo. O processo muitas vezes leva mais tempo do que o previsto, aumentando a taxa de queima de capital e as necessidades de runway da empresa.
Considerações finais
Levantar capital para uma empresa de IA na área da saúde não se resume a apresentar um algoritmo inovador. Os investidores procuram equipas que compreendam e tenham estratégias credíveis para lidar com requisitos regulatórios, desafios de aquisição de dados, exigências de validação, vias de reembolso, concorrência no mercado, riscos legais e obstáculos à formação de equipas. Para os fundadores, o caminho para o financiamento é mais tranquilo quando essas realidades são reconhecidas abertamente, apoiadas por um plano claro e respaldadas por provas iniciais. Para os investidores, avaliar como uma equipa lida com esses desafios é tão importante quanto avaliar a tecnologia em si.
A promessa da IA na área da saúde continua a ser imensa, mas a complexidade também. Aqueles que dominam tanto a inovação quanto a execução são os que têm mais chances de criar valor duradouro.
A Foley está aqui para ajudá-lo a lidar com os impactos de curto e longo prazo decorrentes das mudanças regulatórias. Temos os recursos para ajudá-lo a navegar por essas e outras considerações jurídicas importantes relacionadas às operações comerciais e questões específicas do setor. Entre em contacto com os autores, o seu parceiro de relacionamento da Foley, o nosso Setor de Saúde e Ciências da Vidaou ao nosso Setor de Tecnologia Inovadora em caso de dúvidas.
