STJ absolve Emanuel Pinheiro em ação sobre suposta fraude na vacinação da Covid-19

Publicado em

12 de maio de 2026

Por

Da Redação

O Superior Tribunal de Justiça (STJ) anulou a decisão do Tribunal de Justiça de Mato Grosso (TJMT) que havia recebido a denúncia contra o ex-prefeito de Cuiabá, Emanuel Pinheiro, no caso que investiga supostas fraudes na vacinação contra a Covid-19 durante a pandemia.

A decisão foi assinada pelo ministro Ribeiro Dantas e representa uma vitória da defesa de Emanuel, conduzida pelos advogados Matteus Macedo e Lucas Fischer, que tiveram parcialmente acolhida pelo STJ a tese apresentada no recurso.

Apesar de não trancar a ação penal, o ministro reconheceu falhas na fundamentação do acórdão do TJMT ao analisar a chamada cadeia de custódia das provas digitais obtidas na Operação Capistrum.

Na decisão, Ribeiro Dantas afirmou que o TJMT deixou de enfrentar um ponto considerado central pela defesa: a ausência de informações técnicas sobre a extração dos dados dos celulares apreendidos durante a investigação.

De acordo com o ministro, os relatórios apresentados não esclareceram quem realizou a extração dos dados, qual método foi utilizado, em que data ocorreu o procedimento, se houve cópia integral do conteúdo dos aparelhos e se a análise foi feita diretamente nos celulares ou em HD externo.

Para o STJ, não cabe à defesa comprovar previamente eventual adulteração das provas. O ônus de demonstrar a confiabilidade e a integridade da prova digital é do Estado.

Com isso, o STJ anulou o acórdão do TJMT e determinou que a Corte mato-grossense realize novo julgamento sobre a admissibilidade das provas digitais utilizadas no processo.

Na prática, a ação penal não foi encerrada, mas o Tribunal de Justiça terá que reavaliar se as provas digitais usadas na acusação obedeceram às exigências legais de integridade, autenticidade e rastreabilidade previstas no Código de Processo Penal.

As investigações tiveram origem na Operação Capistrum, deflagrada pelo Núcleo de Ações de Competência Originária (Naco), que inicialmente apurava supostas contratações irregulares na Prefeitura de Cuiabá. Durante a análise de celulares apreendidos, teriam surgido mensagens e documentos relacionados ao suposto esquema envolvendo a vacinação contra a Covid-19.

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Saúde

SUS e Einstein desenvolvem IA para identificação de doenças de pele

Publicados

20 horas atrás

4 de novembro de 2026

Por

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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