Uma plataforma orientada por inteligência artificial, desenvolvida com apoio da Fundação de Apoio à Pesquisa do Distrito Federal (FAPDF), identifica precocemente crianças e adultos com condições raras ou crônicas, reduzindo hospitalizações evitáveis e fortalecendo a atenção primária. Ao reduzir hospitalizações evitáveis, otimizar a triagem de pacientes e oferecer suporte à decisão clínica, a plataforma Tamis-IA contribui diretamente para a eficiência do sistema de saúde e para o cuidado integral ao paciente.
O diagnóstico precoce possibilita intervenções mais eficazes, melhora a qualidade de vida dos atendidos e reduz os custos com internações e tratamentos de alta complexidade. Atualmente em fase de validação em unidades básicas de saúde do Distrito Federal, a iniciativa articula uma ampla rede de instituições acadêmicas, científicas e de atenção à saúde.
O apoio da FAPDF, por meio do Edital Learning 2022, foi decisivo para a viabilidade técnica e científica da iniciativa, fortalecendo a articulação entre pesquisa aplicada e políticas públicas de saúde.
Inicialmente batizado como Projeto Peneira — em alusão à proposta de triar pacientes com maior risco clínico —, o sistema passou a se chamar Tamis-IA por questões de registro de marca. Tamis, que significa “peneira” em francês, foi escolhido para manter a essência do projeto, enquanto “IA” faz referência ao uso de inteligência artificial.
“Acreditamos que iniciativas como essa exemplificam como a ciência, a tecnologia e a inovação podem transformar a saúde pública, promovendo diagnósticos mais ágeis, tratamentos mais eficazes e melhor qualidade de vida para a população”, destaca Leonardo Reisman, diretor-presidente da FAPDF.
A proposta integra recursos avançados de inteligência artificial ao sistema de saúde para identificar sinais precoces de doenças raras e condições crônicas. A triagem automatizada permite a detecção de casos com maior risco clínico, otimizando o encaminhamento para diagnóstico especializado e tratamento oportuno.
A plataforma é alimentada por prontuários eletrônicos integrados a plataformas como e-SUS (sistema oficial do Sistema Único de Saúde – SUS, utilizado na rede pública) e MV (sistema de gestão hospitalar desenvolvido pela empresa MV, amplamente utilizado em hospitais e clínicas no Brasil), além de dados inseridos diretamente por profissionais de saúde na plataforma. A ferramenta calcula, com base em um threshold (limite mínimo de probabilidade para emissão de alerta de risco) de 60%, a chance de o paciente apresentar uma condição rara. A depender do resultado, o sistema emite uma recomendação para encaminhamento especializado ou acompanhamento clínico periódico.
O desenvolvimento do sistema é liderado por uma equipe multidisciplinar que reúne médicos, cientistas da computação e especialistas em epidemiologia, com atuação em instituições como a Universidade Católica de Brasília, (UCB) Universidade de Brasília (UnB), Escola Superior de Ciências da Saúde (Escs), Hospital de Clínicas da Unicamp e Secretaria de Saúde (SES-DF). A aplicação inicial está concentrada na Região Leste do Distrito Federal, beneficiando cerca de 8 mil pessoas.
A plataforma Tamis-IA foi desenvolvida pelo médico Luiz Sérgio Fernandes de Carvalho. A ferramenta foi concebida para integrar variáveis clínicas e epidemiológicas em um modelo preditivo acessível e adaptável à rotina da atenção primária. “Nosso sonho é que essa ferramenta seja adotada em larga escala no SUS, ajudando a salvar vidas e a otimizar os recursos do sistema. Já demos o primeiro passo — agora queremos consolidar, registrar na Anvisa e expandir para outras regiões”, afirma Luiz Sérgio.
O projeto também se beneficiou da participação no programa Catalisa ICT, iniciativa do Sebrae voltada à aceleração de negócios inovadores de base científica. A jornada ofereceu capacitação em gestão, mentorias e apoio técnico, contribuindo para consolidar o modelo de negócio e viabilizar a implementação do sistema em contexto real.
Em paralelo à aplicação prática, o sistema adota rigorosos protocolos de segurança e privacidade, atendendo às exigências da LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais) e de normativas específicas da área da saúde. Os dados são anonimizados, criptografados e acessíveis apenas por profissionais autorizados, com infraestrutura hospedada em servidores seguros e monitoramento constante.
*Com informações da FAPDF
Por Revista Plano B
Fonte Agência Brasília
Foto: Paulo H. Carvalho/Agência Brasília
