Anvisa manda recolher lote de dipirona com desvio de qualidade

Publicado em

8 de abril de 2026

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Da Redação

A Agência Nacional de Vigilância Sanitária (Anvisa) determinou nesta quarta-feira (8) o recolhimento de um lote de dipirona monoidratada 500 mg/ml (caixa com 100 ampolas com 2 ml de solução) produzido pela Hypofarma.

A resolução, publicada no Diário Oficial da União, também suspende a comercialização, a distribuição e o uso do lote 24112378 do produto. Segundo o texto, foi confirmado desvio de qualidade por presença de material particulado (não dissolvido) estranho à formulação.

A Agência Brasil entrou em contato com a Hypofarma e aguarda posicionamento.

Fonte: EBC Saúde

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Saúde

SUS e Einstein desenvolvem IA para identificação de doenças de pele

Publicados

10 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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