Direitos reservados No contexto das comemorações dos 65 anos da Boehringer Ingelheim em Portugal, a farmacêutica organizou um painel dedicado à inovação tecnológica e à inteligência artificial (IA) aplicada à saúde/medicina, com duas apresentações especificamente dedicadas à saúde animal/medicina veterinária. A sessão reuniu dois empreendedores portugueses que estão a transformar a forma como tutores e veterinários cuidam dos animais de companhia: Bruno Farinha, fundador da Petable, e Guilherme Coelho, fundador e CEO da Maven.
Ambos partilham a convicção de que a IA pode assumir um papel crucial no acompanhamento contínuo da saúde dos animais, integrando informação clínica, comportamental e ambiental. O objetivo comum é reduzir a distância entre o momento em que surgem alterações subtis no bem-estar do animal e o momento em que o veterinário as deteta.
Da gestão clínica à ligação digital com os tutores
Na sua intervenção, Bruno Farinha destacou o caminho percorrido pela Petable, uma plataforma portuguesa que nasceu com o propósito de apoiar clínicas e hospitais veterinários na transição digital. “O veterinário é, ao mesmo tempo, clínico, gestor, comunicador e empresário. A IA pode ajudá-lo a libertar tempo e a tomar decisões mais informadas”, referiu.
A Petable começou por criar uma aplicação de comunicação entre clínicas e tutores, permitindo agendar consultas, gerir desparasitações e centralizar dados de saúde. Hoje, a empresa investe em ferramentas de automação e análise de dados clínicos, baseadas em IA, que ajudam a identificar padrões de doença e a prever necessidades de acompanhamento.
O médico veterinário sublinhou que a adoção de soluções inteligentes não substitui o papel humano, mas amplia-o. “A IA não vem substituir o veterinário, vem ampliar a sua capacidade de cuidar, analisando volumes de dados que um humano nunca conseguiria processar em tempo útil”, explicou.
O fundador da Petable destacou também a importância da integração dos dados recolhidos fora do consultório: o chamado “espaço doméstico” dos animais. “O animal passa apenas alguns minutos por ano na clínica. Tudo o resto do tempo está com o dono. Se não conseguirmos ligar esses mundos, perdemos informação valiosa”, afirmou.
A Petable tem vindo a explorar modelos preditivos que cruzam dados clínicos com relatórios de comportamento enviados pelos tutores – um exemplo de como a IA pode reforçar a medicina preventiva.
Maven: Monitorização contínua e predição clínica em tempo real
A apresentação de Guilherme Coelho, fundador e CEO da Maven, trouxe uma perspetiva complementar e altamente tecnológica. Com formação em Engenharia Biomédica e especialização em big data e telemedicina, Guilherme Coelho aplicou a sua experiência em análise de dados humanos à medicina veterinária.
A Maven desenvolveu aquilo a que chama um “assistente digital 24×7 para animais de companhia”, baseado num sensor vestível, semelhante a um anel ou pequeno dispositivo integrado na coleira que recolhe continuamente dados fisiológicos e comportamentais do animal. Esses dados alimentam o sistema AIVet, que analisa três fontes principais de informação: o sensor, a interface com o dono e o perfil clínico individual de cada animal.
“O nosso sistema aprende o que é normal para cada cão ou gato e deteta alterações precoces que o olho humano não vê”, explicou Coelho. No núcleo do sistema está o Micropet Model, uma estrutura dinâmica que combina dados sensoriais com conhecimento clínico validado por uma equipa de veterinários. O sistema recolhe cerca de 25 milhões de pontos de dados por dia, permitindo gerar alertas precoces sobre letargia, padrões de sono, prurido ou consumo de água – indicadores relevantes de doenças metabólicas, cardíacas ou dermatológicas.
Segundo Coelho, um dos maiores desafios é traduzir dados brutos em sinais clínicos compreensíveis. “Toda a gente sabe o que é a letargia ou a polidipsia. O nosso papel é converter o que o sensor recolhe – acelerações, movimentos, variações térmicas – em métricas clínicas familiares aos médicos veterinários”, explicou.
Dados objetivos para decisões clínicas mais seguras
A Maven posiciona-se como a primeira solução de monitorização remota de pacientes veterinários em tempo real, fornecendo aos clínicos uma visão contínua do estado de saúde dos seus animais. A colaboração entre tutores e veterinários é central no modelo. “Muitas vezes o veterinário pergunta: o seu cão tem bebido mais água? Dorme mais? O dono não sabe responder. Com dados objetivos, essas conversas tornam-se concretas e baseadas em evidência”, referiu o responsável.
A eficácia da tecnologia tem sido validada por estudos clínicos em Portugal e nos Estados Unidos. Num ensaio com dez cães com problemas articulares, o sistema da Maven detetou alterações em oito dos nove eventos clínicos identificados por veterinários, em alguns casos duas semanas antes da observação humana.
Outro estudo, publicado na Journal of the American Veterinary Association e desenvolvido em colaboração com a Universidade da Florida, demonstrou a precisão da monitorização da frequência respiratória: um parâmetro essencial em animais com doenças cardíacas ou pulmonares. O erro médio foi de apenas 0,4 batimentos por minuto – um desempenho inatingível em medições manuais feitas pelos tutores.
Para Guilherme Coelho, esta integração de dados em tempo real tem impacto direto no tratamento: “Permite ajustar terapêuticas com base em evidência diária, evitando sobredosagem e efeitos secundários desnecessários. É medicina personalizada aplicada aos animais”.
Um futuro cada vez mais preditivo
Tanto a Petable como a Maven convergem numa visão: a inteligência artificial como ferramenta de ligação entre o conhecimento clínico e a experiência quotidiana dos donos. A IA permite que o veterinário acompanhe o animal mesmo fora da consulta e que o tutor compreenda melhor os sinais de saúde do seu companheiro.
Num setor onde a relação emocional com o paciente é especialmente forte e onde a comunicação direta é impossível — “os animais não falam”, como sublinhou Coelho — a tecnologia assume um papel de tradução, transformando comportamentos e medições invisíveis em informação útil para diagnóstico, prevenção e tratamento.
Apesar do entusiasmo, ambos os intervenientes reconheceram desafios éticos e técnicos na adoção de algumas destas ferramentas. A proteção dos dados sensíveis e a interpretação responsável dos algoritmos são condições essenciais para garantir que a IA acrescenta valor sem desumanizar a prática veterinária. “A tecnologia tem de servir a medicina, não o contrário”, referiu Bruno Farinha.
A confiança é, também aqui, o fator determinante. O sucesso de qualquer ferramenta de IA na medicina veterinária depende da adesão simultânea de tutores e profissionais, e da validação científica contínua das suas recomendações.
A saúde animal caminha, assim, para um modelo mais preditivo e personalizado, suportado por dados em tempo real e por sistemas inteligentes que aprendem com o histórico de cada animal. O que antes era invisível — variações de comportamento, padrões de sono, sinais subtis de dor — torna-se mensurável e acionável.
Nas palavras de Bruno Farinha, “a tecnologia deve libertar tempo para o que é realmente importante: a relação entre o veterinário, o dono e o animal”. E, como concluiu Guilherme Coelho, “a IA é, em última análise, uma forma de dar voz aos animais que não a têm”.
Estudos de caso e impacto no bem-estar animal
Durante a apresentação, Guilherme Coelho partilhou exemplos clínicos que ilustram o potencial da tecnologia. Num caso, um cão idoso com letargia foi monitorizado e a introdução de um novo fármaco revelou uma melhoria clara nos níveis de atividade. Noutro, o sistema detetou padrões anómalos de prurido em apenas dois dias, permitindo um diagnóstico rápido de alergias e uma recuperação completa em menos de uma semana.
Casos como o do Kiko, um pequeno cão com problemas cardíacos, demonstram como a monitorização contínua ajuda a ajustar doses de medicação com base em dados respiratórios diários, reduzindo riscos associados ao tratamento. Já no caso da Princess, uma cadela com alergias, o sistema correlacionou um aumento da ingestão de água com o início de terapêutica com um corticoide – identificando um efeito secundário esperado, mas monitorizado em tempo real.
