Por Samuel Paz
Sistema criado na UCB identifica doenças difíceis de serem diagnosticadas e diminui a necessidade de internação. IA já fez quase 9 mil diagnósticos na fase de testes
Tamis-IA, uma tecnologia baseada em inteligência artificial para diagnóstico, está em fase de testes na rede pública de saúde no Distrito Federal. A ferramenta é capaz de identificar padrões indicativos de doenças raras e crônicas a partir dos sintomas, sinais vitais e outros indicadores dos pacientes. O sistema avisa ao médico sobre os riscos identificados e indica a necessidade de encaminhamento para especialistas. A expectativa é que os testes terminem no primeiro semestre de 2026 e o uso em larga escala comece logo em seguida.
Desenvolvida pelo cardiologista e professor de Medicina da Universidade Católica de Brasília (UCB) Luiz Sérgio Carvalho, a plataforma funciona integrada à base de dados do Sistema Único de Saúde (SUS) e ao MV, um sistema de gestão hospitalar amplamente usados em clínicas e hospitais no Brasil. O cruzamento de dados permite fazer diagnósticos mais precisos e antecipados, evita o agravamento das doenças, diminui a necessidade de internações e melhora a qualidade do tratamento.
Mais de 12 mil pacientes já estão cadastrados na ferramenta, em duas unidades básicas de saúde (UBS), em Sobradinho e no Paranoá. Dessas, cerca 180 foram diagnosticadas com alguma doença rara e outras 8.700 com problemas de saúde crônicos. “A ideia é que a gente consiga implantar em escala maior”, explica o professor. Além de melhorar o cuidado com os pacientes, a intenção é “usar isso como informações para pesquisa epidemiológica e controle de população diabéticos e hipertensos”, completa.
O sistema possibilita ainda ter retratos mais claros sobre a ocorrência de condições raras, a exemplo dos erros inatos da imunidade, grupo com mais de 400 defeitos genéticos que afetam o sistema imunológico, resultando em infecções recorrentes na garganta, no trato urinário, nos pulmões e em outras partes do corpo. Somadas, essas doenças afetam cerca de 1% da população e são difíceis de se identificar em atendimentos médicos convencionais.
O projeto conta com apoio da Fundação de Apoio à Pesquisa do Distrito Federal (FAPDF) e conduzido por uma equipe multidisciplinar com profissionais da Universidade Católica de Brasília, (UCB), da Universidade de Brasília (UnB), da Escola Superior de Ciências da Saúde (Escs), do Hospital de Clínicas da Unicamp e da Secretaria de Saúde (SES-DF).