Saúde
SUS adota novo exame para rastrear câncer colorretal na população
Saúde
O Ministério da Saúde anunciou nesta quinta-feira (21) a incorporação de um novo protocolo nacional para rastreamento do câncer colorretal no Sistema Único de Saúde (SUS). O Teste Imunoquímico Fecal (FIT, na sigla em inglês) passa a ser o exame de referência para homens e mulheres assintomáticos entre 50 e 75 anos de idade. Segundo a pasta, o teste apresenta sensibilidade entre 85% e 92% para identificar possíveis alterações.

A estratégia pode ampliar o acesso de mais de 40 milhões de brasileiros à prevenção e à detecção precoce da doença, segundo o ministério.
Esse tipo de câncer é o segundo mais frequente no Brasil, excluindo os tumores de pele não melanoma. A estimativa do Instituto Nacional do Câncer (Inca) para cada ano do triênio 2026-2028 é de 53,8 mil novos casos.
Um estudo recente estimou um aumento de quase três vezes nas mortes por esse tipo de câncer até 2030. Uma das razões que explicam a grande mortalidade da doença é o fato de a maioria dos pacientes só descobrir o câncer em estágios avançados, justamente o que o rastreamento organizado quer impedir.
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O FIT é um exame de fezes que detecta pequenas quantidades de sangue oculto, invisíveis a olho nu, que podem ser sinal de pólipos, lesões pré-cancerígenas ou câncer no intestino. Diferentemente dos exames antigos de sangue oculto nas fezes, o FIT utiliza anticorpos específicos para identificar sangue humano, o que aumenta a precisão do teste.
O paciente recebe um kit para coleta em casa. Depois, o material é enviado para análise laboratorial. Caso o resultado detecte sangue oculto, o paciente será encaminhado para exames complementares. A colonoscopia é considerada o padrão-ouro para avaliação do intestino porque permite visualizar diretamente o cólon e o reto, além de retirar pólipos durante o procedimento, evitando que algumas lesões evoluam para câncer.
O exame FIT não exige preparo intestinal, não precisa de dieta restritiva antes da coleta, pode ser feito com apenas uma amostra, é menos invasivo e tem maior adesão da população.
A diretriz com as orientações para essa nova testagem foi elaborada por especialistas e recebeu parecer favorável da Comissão Nacional de Incorporação de Tecnologias no SUS (Conitec), em março deste ano.
Saúde
SUS e Einstein desenvolvem IA para identificação de doenças de pele
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.
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