Inep divulga resultado preliminar da análise de diplomas do Revalida

Publicado em

17 de novembro de 2025

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Da Redação

O Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (Inep) divulga, nesta segunda-feira (17), o resultado preliminar da análise dos diplomas de formação médica enviados pelos candidatos que fizeram as provas da primeira etapa da segunda edição de 2025 do Exame Nacional de Revalidação de Diplomas Médicos Expedidos por Instituição de Educação Superior Estrangeira (Revalida 2025/2).

O resultado foi publicado pelo Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (Inep) na página do Participante no Sistema Revalida do Inep. Para acessar, é necessário fazer login com a conta da plataforma Gov.Br.

O participante que não enviou qualquer documentação comprobatória (diploma, certificado ou declaração) de conclusão de curso entre os dias 20 a 24 de outubro está automaticamente reprovado e não poderá participar da próxima fase, a da prova de habilidades clínicas.

Recursos

De acordo com edital da 1ª etapa do Revalida 2025/2, os candidatos que se consideram prejudicados podem entrar com recurso a partir desta segunda-feira até sexta-feira (21).

O resultado final será divulgado no dia 5 de dezembro. Caso o documento enviado seja reprovado, o participante não poderá se inscrever na segunda etapa do Revalida 2025/2, mesmo que tenha obtido desempenho individual mínimo esperado nas provas.

O Revalida 2025/2 foi aplicado no dia 19 de outubro, em todo o país.

O exame tem o objetivo de verificar a aquisição por candidatos formados em medicina no exterior de habilidades, competências e conhecimentos considerados necessários ao exercício profissional no Brasil.

Revalida

O exame tem duas edições anuais e é direcionado tanto aos estrangeiros formados em medicina fora do Brasil quanto aos brasileiros que se graduaram em outro país e querem exercer a profissão em sua terra natal.

O Revalida é composto pelas etapas teórica e de habilidades clínicas, que abordam, de forma interdisciplinar, as cinco grandes áreas da medicina:

. clínica médica;

. cirurgia;

. ginecologia e obstetrícia;

. pediatria e medicina da família;

e comunidade (saúde coletiva).

O Revalida não classifica instituições de educação superior de outros países.

Fonte: EBC Saúde

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Saúde

SUS e Einstein desenvolvem IA para identificação de doenças de pele

Publicados

13 horas atrás

4 de novembro de 2026

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Da Redação

Uma parceria entre o Ministério da Saúde e o Einstein Hospital Israelita desenvolveu um sistema com inteligência artificial para apoiar profissionais de saúde pública na triagem e identificação de doenças de pele.

A iniciativa, chamada CUTIS-AI, utiliza como base imagens da lesão da pele do paciente e dados clínicos, epidemiológicos e sociodemográficos que refletem a realidade brasileira.

Entre as doenças que podem ser identificadas estão esporotricose, leishmaniose cutânea, hanseníase, cromoblastomicose, lobomicose, tuberculose cutânea, além de lesões decorrentes de acidentes loxoscélicos (picada de aranha marrom).

O aplicativo que viabiliza o uso da IA, que ainda está em estudo, foi desenvolvido a partir de entrevistas com profissionais de saúde da atenção básica. O app pode ser utilizado mesmo em locais em que não há conexão com a internet. A taxa de acerto do aplicativo já é de cerca de 80%.

A proposta do CUTIS-AI, no entanto, é utilizar a inteligência artificial como ferramenta de apoio, sem substituir a avaliação clínica realizada pelos profissionais de saúde.

“O CUTIS-AI foi criado para ampliar a capacidade de identificação dessas doenças, que ainda podem representar um desafio para os profissionais de saúde, especialmente em regiões com menor disponibilidade de especialistas. Ao reunir imagens das lesões, estamos construindo uma base de dados robusta, que contribuirá para o desenvolvimento de uma tecnologia útil na ponta, principalmente para a Atenção Primária à Saúde”, destacou a cientista de dados do Einstein Hospital Israelita, Isabelle Carvalho.

O estudo com o aplicativo já analisou cerca de 1,4 mil pacientes e conta com mais de 4 mil imagens de lesões. A diversidade de pacientes ajuda a treinar a inteligência artificial com exemplos variados, tornando o modelo mais preparado para identificar as características das lesões.

“Quando falamos em inteligência artificial aplicada à saúde, a qualidade e a diversidade dos dados são fundamentais. Uma tecnologia desenvolvida a partir de uma população específica pode não apresentar o mesmo desempenho quando aplicada a outros grupos. Por isso, construir uma base brasileira, com diferentes fototipos de pele, regiões, condições de vida e perfis epidemiológicos é essencial” ressaltou o secretário de Vigilância em Saúde e Ambiente do Ministério da Saúde, Fabiano Geraldo Pimenta Junior.

Fonte: EBC Saúde

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