O Einstein Hospital Israelita deu início ao Malar.IA, projeto que utiliza inteligência artificial para identificar o parasito Plasmodium, agente causador da malária, em amostras de sangue. Conduzida com a colaboração científica da Fundação de Medicina Tropical Doutor Heitor Vieira Dourado (FMT-HVD), instituição referência mundial em doenças tropicais, e apoio da Positivo Tecnologia e da Hilab, a iniciativa tem como objetivo acelerar o diagnóstico da doença e fortalecer a vigilância em saúde em áreas de difícil acesso da Amazônia, onde se concentram mais de 99% dos casos de malária registrados no Brasil, segundo o Ministério da Saúde.
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Com duração de 24 meses, o projeto iniciou em outubro e seguirá até setembro de 2027, sendo conduzido pelo Centro de Inovação do Einstein em Manaus. A expectativa é coletar 1,4 mil amostras biológicas, processadas em Manaus e São Gabriel da Cachoeira, municípios do estado do Amazonas que concentram a maior incidência dos dois principais tipos do parasita no país: Plasmodium vivax e Plasmodium falciparum.
A partir destas amostras, serão geradas cerca de 30 mil imagens microscópicas, utilizadas para treinar o algoritmo de IA. A tecnologia será embarcada no Hilab Lens, equipamento portátil desenvolvido integralmente no Brasil pela Hilab, projetado para uso em regiões de difícil acesso com integração de algoritmos de IA, capaz de capturar e interpretar imagens de lâminas de sangue sem necessidade de laboratório estruturado.
Por que usar IA?
Dependendo do grau de isolamento, o diagnóstico da malária pode levar de três a cinco dias, devido à distância das unidades que fazem o diagnóstico microscópico. O processo ainda depende da atuação de microscopistas, com etapas de checagem e rechecagem manual.
O Malar.IA estima reduzir esse tempo para cerca de 15 minutos, permitindo o início imediato do tratamento e mitigando os riscos de agravamento da doença. Além disso, a automação da análise serve como ferramenta de apoio à decisão clínica e aumenta a precisão diagnóstica. A nova tecnologia pode até mesmo substituir o processo de controle de qualidade das milhares de lâminas que são feitas hoje na Amazônia brasileira, que cada vez menos conta com microscopistas experientes.
Por estar integrada a um microscópio digital compacto, a IA traz como diferencial a possibilidade de realizar diagnósticos em trânsito e em qualquer unidade de atenção, ampliando a capacidade de resposta em territórios isolados.
O projeto prevê também uma etapa de validação clínica com aproximadamente 320 participantes, na qual os resultados obtidos pelo algoritmo serão comparados aos métodos laboratoriais tradicionais, avaliando sua acurácia.
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