Covid-19 mata 29 pessoas em janeiro no Brasil

Publicado em

7 de fevereiro de 2026

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Da Redação

Ao menos 29 brasileiros morreram em janeiro deste ano por complicações em decorrência da Covid-19, segundo o informativo Vigilância das Síndromes Gripais. A informação coloca o SarsCov-2 como o vírus mais mortal entre os identificados para os brasileiros nesse mês. Os números podem aumentar, pois parte das investigações sobre causas de óbito ainda está em andamento ou pode não estar atualizada.

Das 163 mortes causadas por Síndromes Respiratórias Agudas Graves (SRAG) nas primeiras quatro semanas deste ano, 117 não tiveram o principal vírus causador identificado.

A mais letal, com 29 casos, foi a Covid-19, seguida pela Influenza A H3N2, com sete casos, pelo Rinovírus, com sete casos, e pela Influenza A não subtipada, com seis casos.

Vírus

Os demais vírus – H1N1, Influenza B e VSR – somaram cinco mortes. Ao todo, 4.587 casos, incluídos os não letais, foram registrados no período, dos quais 3.373 não tiveram os vírus causadores identificados. O estado com mais mortes confirmadas foi São Paulo: 15 óbitos em 140 casos registrados.

As mortes atingiram principalmente os idosos com mais de 65 anos: 108 no total. Entre os casos com identificação de SarsCov-2, 19 tinham mais de 65 anos. Dados de vacinação indicam que a cobertura está abaixo do considerado ideal.

Desde 2024, a vacina contra a Covid-19 foi incluída no calendário básico de vacinação de três grupos: crianças, idosos e gestantes.

Além disso, pessoas que fazem parte de grupos especiais devem reforçar a imunização periodicamente. No entanto, cumprir esse calendário tem sido um desafio no Brasil.

Vacinas

A cobertura, no entanto, está longe do ideal. Em 2025, de cada dez doses distribuídas pelo Ministério da Saúde a estados e municípios, menos de quatro foram utilizadas. Foram, ao todo, 21,9 milhões de vacinas, e apenas oito milhões aplicadas.

Dados da plataforma Infogripe – da Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz) – que monitora a ocorrência da chamada síndrome respiratória aguda grave (SRAG), mostram que, em 2025, pelo menos 10.410 pessoas adoeceram com gravidade após a infecção pelo coronavírus, com cerca de 1,7 mil mortes.

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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