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Hospital Einstein usa inteligência artificial para agilizar diagnóstico de malária na Amazônia

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Projeto Malar.IA promete reduzir tempo de detecção da doença de dias para minutos, utilizando tecnologia portátil em áreas remotas da região norte.

A batalha contra a malária na região amazônica acaba de ganhar um reforço tecnológico de peso. O Hospital Israelita Albert Einstein lançou o projeto Malar.IA, uma iniciativa pioneira que utiliza inteligência artificial para identificar o parasita Plasmodium em amostras de sangue. O objetivo é acelerar drasticamente o diagnóstico em áreas de difícil acesso, onde a logística tradicional muitas vezes atrasa o início do tratamento e coloca vidas em risco.

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Segundo o Ministério da Saúde, a Amazônia concentra mais de 99% dos casos de malária no Brasil. Em muitas comunidades isoladas, a confirmação da doença pode levar de três a cinco dias, pois depende do transporte de lâminas até laboratórios equipados e da disponibilidade de microscopistas experientes. Com a nova tecnologia, a expectativa é que esse tempo caia para cerca de 15 minutos.

Como funciona a tecnologia em campo

O projeto, que tem duração prevista de 24 meses, está sendo conduzido pelo Centro de Inovação do Einstein em Manaus. A tecnologia será embarcada no Hilab Lens, um equipamento portátil desenvolvido pela Hilab. Este dispositivo funciona como um microscópio digital compacto capaz de capturar e interpretar imagens de lâminas de sangue utilizando algoritmos de IA, sem a necessidade de uma infraestrutura laboratorial complexa.

A iniciativa prevê a coleta de 1.400 amostras biológicas em Manaus e em São Gabriel da Cachoeira. Estas amostras gerarão um banco de dados com cerca de 30 mil imagens microscópicas, que servirão para treinar a inteligência artificial. O foco está na detecção dos dois principais tipos de parasitas incidentes no país, o Plasmodium vivax e o Plasmodium falciparum.

Impacto na saúde pública e vigilância

A redução do tempo de diagnóstico não apenas beneficia o paciente, que pode iniciar o tratamento imediato, mas também fortalece a vigilância epidemiológica. Rodrigo Demarch, diretor executivo de inovação do Einstein, destaca que o projeto traduz a visão de usar a inovação para resolver desafios reais. Ao estruturar um algoritmo com dados locais, a ferramenta apoia o SUS e acelera respostas a doenças sensíveis às mudanças ambientais.

Além da agilidade, a automação serve como uma ferramenta de apoio à decisão clínica, aumentando a precisão e mitigando a falta de microscopistas experientes na região. O sistema pode, inclusive, substituir processos manuais de controle de qualidade, garantindo maior segurança nos resultados entregues à população.

Parcerias estratégicas e sustentabilidade

O Malar.IA é fruto de uma colaboração científica robusta. O projeto conta com a parceria da Fundação de Medicina Tropical Doutor Heitor Vieira Dourado (FMT-HVD), referência mundial em doenças tropicais, além do apoio da Positivo Tecnologia e da Hilab.

Leandro Rosa dos Santos, vice-presidente de Estratégia e Inovação da Positivo Tecnologia, reforça que o projeto foi desenvolvido com responsabilidade para levar inovação agregadora à sociedade. Já o Dr. Bernardo Almeida, diretor médico da Hilab, celebra a tecnologia nacional ajudando a proteger populações em regiões remotas.

O projeto também dialoga com a questão climática. O aumento das temperaturas e das chuvas na Amazônia altera o ciclo do mosquito transmissor, exigindo respostas mais rápidas. O Malar.IA representa, portanto, uma integração essencial entre ciência e sustentabilidade, antecipando riscos para as populações mais vulneráveis.

Próximos passos e validação

A iniciativa inclui uma etapa de validação clínica com cerca de 320 participantes, onde a acurácia da IA será comparada aos métodos tradicionais. Sendo o primeiro projeto do Einstein e da Positivo Tecnologia sob a Lei de Informática na Amazônia, ele abre caminho para futuras aplicações no diagnóstico de outras doenças infecciosas, como tuberculose e doença de Chagas, diretamente nas unidades básicas ou em campo.

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