M&A em saúde digital: porquê as Big Pharma estão a comprar algoritmos em vez de moléculas?

No tradicional e conservador tabuleiro da indústria farmacêutica, as peças estão a mudar de cor. Durante décadas, o valor de uma Big Pharma era medido pelo seu pipeline de moléculas e pela robustez das suas patentes bioquímicas.

No entanto, estamos a assistir a um fenómeno de fusões e aquisições (M&A) que desafia a lógica clássica: os gigantes do setor estão a canalizar milhares de milhões para a aquisição de algoritmos, plataformas de medicina de precisão e start-ups de terapias digitais. A questão impõe-se aos investidores e empreendedores: por que razão o software se tornou o novo ativo estratégico, superando, em muitos casos, a descoberta de novos compostos químicos?

A resposta curta é que a molécula, por si só, já não garante o retorno sobre o investimento (ROI). O custo de levar um novo fármaco ao mercado ultrapassa hoje os 2 mil milhões de euros, com uma taxa de falha clínica que continua a assombrar os balanços financeiros. Neste cenário, a Inteligência Artificial não surge apenas como um acessório, mas como a infraestrutura de sobrevivência do setor. Ao adquirir start-ups de Deep Tech, as farmacêuticas não estão a comprar apenas código; estão a comprar a capacidade de reduzir o tempo de descoberta de fármacos em 30% e de prever a toxicidade de um composto antes mesmo do primeiro ensaio em humanos.

Contudo, o movimento de M&A atual vai além da eficiência laboratorial. Estamos na era do “fármaco acompanhado”. Para uma Big Pharma, a jornada do doente tornou-se tão valiosa quanto o medicamento que ele ingere. Quando uma farmacêutica adquire uma start-up de monitorização remota para oncologia ou uma aplicação de gestão de doenças crónicas, está, na verdade, a construir uma “muralha digital” em torno do seu produto principal. Estes algoritmos permitem recolher Real-World Evidence (RWE) em tempo real, fornecendo dados que as moléculas não conseguiriam reportar. Esta evidência é o que permite negociar melhores modelos de reembolso com governos e seguradoras, demonstrando que o fármaco funciona não apenas em um ambiente controlado de ensaio clínico, mas também na vida real.

Para o empreendedor de saúde digital, este cenário redefine o conceito de exit. Se o seu objetivo é ser adquirido por um gigante do setor, o foco não deve recair apenas na “tecnologia inovadora”. O que as Big Pharma procuram são três pilares fundamentais que frequentemente faltam nas startups early-stage: interoperabilidade, validação clínica rigorosa e escalabilidade regulatória. Um algoritmo que “parece funcionar” mas que não comunica com os sistemas hospitalares (HL7/FHIR) ou que não possui uma certificação de dispositivo médico (MDR) é um ativo tóxico para um processo de M&A. Em saúde, o valor de mercado é diretamente proporcional à solidez da evidência científica que suporta o software.

Assistimos também a uma mudança na própria definição de produto. Com o surgimento das Digital Therapeutics (DTx), o software passou a ser o tratamento. Ao comprarem estas plataformas, as farmacêuticas estão a diversificar o risco. Se uma patente química expira, o algoritmo de suporte e a base de dados de pacientes continuam a gerar valor, fidelização e, crucialmente, propriedade intelectual que não se extingue da mesma forma que uma fórmula química.

Para os investidores de Venture Capital, o sinal é claro: a avaliação de uma startup de saúde digital em 2026 já não se baseia em métricas de vaidade, como o número de downloads. O valor reside na capacidade do algoritmo de se tornar um “companheiro clínico” indispensável. Estamos a transitar de uma economia de produtos (comprimidos) para uma economia de resultados (saúde).

Portugal tem aqui uma oportunidade de ouro. Temos talento em bioengenharia e computação capaz de criar estes ativos, mas muitas vezes pecamos pela falta de visão comercial sobre o que uma Big Pharma realmente valoriza num processo de auditoria clínica. É preciso sair da lógica da app de bem-estar e entrar na lógica do software como dispositivo médico.

O meu conselho para os fundadores que olham para o mercado de M&A é simples: parem de vender funcionalidades e comecem a vender validação. As moléculas continuarão a ser essenciais, mas serão os algoritmos a decidir quais delas chegam ao paciente, quem as paga e quão eficazes elas realmente são. Num setor em que a margem de erro é medida em vidas humanas, a confiança estatística é o ativo mais caro do mercado. O mantra para este novo ciclo de fusões é claro: validar antes de escalar, e integrar antes de vender. Votos de sucesso para os vossos pitches de evidência.

Tiago Cunha Reis, Ph.D., é doutorado em Sistemas de Bioengenharia pelo programa MIT-Portugal, tendo desenvolvido o seu doutoramento no Hammond Lab (MIT, EUA). Com foco nas necessidades de translação médica, o então engenheiro é agora aluno de Medicina. Reconhecido por sua paixão pela humanização da tecnologia em saúde e por melhorar ferramentas de diagnóstico e prognóstico, Tiago Cunha Reis possui um amplo histórico de prémios, publicações e nomeações internacionais em sociedades científicas europeias. Fomentador de conhecimento aplicado, fundou uma start-up focada em sensores e inteligência artificial, a qual expandiu internacionalmente antes de ser adquirida no final de 2022.