Solução criada pela brasileira HemoDoctor otimiza a triagem nos serviços de saúde por meio de análise detalhada do hemograma, com a identificação de anomalias no sangue e sugerindo exames complementares. Segundo dados do INCA, a região sul tem maior incidência de leucemia no país
 

A startup brasileira HemoDoctor desenvolveu um software inédito que emprega a inteligência artificial na análise de exames de sangue para automatizar e agilizar diagnósticos de doenças hematológicas, principalmente as de alta complexidade. O objetivo é garantir uma jornada mais curta para o paciente entre a primeira procura a um serviço de saúde, seja público ou privado, e o início do tratamento. A agilidade na identificação do problema diminui o tempo de jornada diagnóstica, eventuais tratamentos desnecessários e agravamento do quadro do paciente, o que é muito mais custoso para o governo e para as operadoras de saúde.

Além disso, aumenta a sobrevida - tempo de vida após o diagnóstico e início do tratamento. A relevância dessa inovação é evidenciada quando analisada a distribuição geográfica das doenças. Dados mostram que as taxas de incidência de câncer apresentam variações regionais acentuadas no Brasil. Para o sexo masculino, por exemplo, a Região Sul registra a taxa mais alta de leucemia, com 7,28 casos por 100 mil habitantes, ocupando a 14ª posição geral entre os diversos tipos de câncer. Para o sexo feminino, a Região Sul também se destaca, com 6,97 casos por 100 mil, na 11ª posição.
 

"Ao observarmos as disparidades regionais da incidência de leucemia no sul do país, tanto para o sexo masculino quanto para o feminino, reforçamos a necessidade de ferramentas que possam equalizar o acesso ao diagnóstico precoce e preciso. Essa iniciativa mostra como a tecnologia pode ser uma resposta estratégica para problemas de saúde pública complexos, otimizando recursos e, principalmente, salvando vidas. É um exemplo de como a inovação com IA pode atuar como um multiplicador de capacidade para o sistema de saúde brasileiro", diz Raphael Saraiva, cofundador da Hemodoctor.
 

Alimentada com dados baseados em evidências médicas específicas do universo da hematologia, a ferramenta desenvolvida pela HemoDoctor faz uma interpretação detalhada e multifatorial do hemograma, o principal exame de triagem solicitado em pronto-socorros e consultórios. A partir dos resultados laboratoriais, o algoritmo gera hipóteses diagnósticas e sugere a solicitação de exames complementares de acordo com essas suspeitas, para que o médico assistente conduza o caso com mais autonomia e o encaminhe a um especialista quando for necessário.

Os dados do hemograma costumam ser avaliados, inicialmente, por clínicos gerais ou médicos com outras especialidades que não a hematologia. "É um outro olhar: esses profissionais se concentram nas alterações mais comuns ou direcionadas à própria especialidade. Quando é identificada uma anemia, por exemplo, a conduta mais comum é a prescrição de ferro, sem uma investigação mais aprofundada sobre a origem daquele achado", explica o onco-hematologista Lucyo Diniz, um dos três sócios da HemoDoctor, ao lado de Raphael Saraiva, especialista em saúde digital, e Carlos Rolemberg, executivo do mercado farmacêutico de oncohematologia

Os exames complementares sugeridos pela HemoDoctor podem ser feitos antes do primeiro retorno com o médico. Assim, ele já avalia os resultados desses exames e, se considerar necessário, encaminha o paciente para o hematologista. Isso encurta o caminho. Originalmente, o médico interpretaria somente o hemograma e, caso tivesse alguma hipótese diagnóstica, pediria exames complementares. Num segundo retorno, verificaria os exames e, só então, o encaminharia para um especialista. "A depender da demanda do serviço, o paciente pode levar até 10 meses para chegar ao hematologista e iniciar o tratamento. Isso, se a primeira interpretação do hemograma for assertiva. Caso contrário, a pessoa passa por mais de um especialista e perde ainda mais tempo", comenta Raphael Saraiva.

Efetividade comprovada
 

Em operação com pacientes reais em um hospital em Pernambuco, a plataforma conseguiu identificar até 19% de casos que demandavam uma atenção médica prioritária, alcançando 94% de especificidade em concordância com os médicos. O foco da plataforma são os serviços de saúde com alto fluxo de pacientes. A triagem proporcionada pela tecnologia otimiza o atendimento, empoderando as equipes de saúde da atenção primária, pois permite a priorização dos casos críticos e diminui encaminhamentos desnecessários para a atenção especializada. Essa dinâmica agiliza as filas e amplia o acesso à atenção básica. Tais benefícios também refletem nos custos, pois o diagnóstico precoce diminui a complexidade dos tratamentos, minimizando internações e evitando cirurgias e procedimentos mais onerosos ou complexos como, por exemplo, transfusões de sangue. Há melhor aproveitamento do orçamento público e, para as operadoras de saúde, a padronização de protocolos de atendimento, com uso eficiente de recursos humanos e financeiros.