A inteligência artificial da NoHarm substitui médicos ou farmacêuticos?

Não. A NoHarm atua como uma camada adicional de segurança no processo de prescrição, funcionando como uma segunda checagem automática. Seu objetivo é alertar profissionais sobre riscos potenciais, como doses incorretas ou interações medicamentosas, mas a decisão final permanece com o médico ou o farmacêutico. A tecnologia não substitui o julgamento clínico — apenas o complementa com análises em tempo real.

Como o sistema identifica erros de medicação e riscos ao paciente?

A NoHarm utiliza técnicas avançadas de Processamento de Linguagem Natural (NLP) e redes neurais profundas para analisar prescrições médicas, exames laboratoriais e anotações clínicas em texto livre. Com isso, detecta riscos como overdose, duplicidade, posologia inadequada, interações medicamentosas e outros eventos adversos. A IA combina dados estruturados e não estruturados para garantir mais precisão na identificação de erros.

Como funciona o escore de risco da prescrição?

O sistema atribui um escore de risco de 0 a 3 para cada nova prescrição, com base na similaridade com os padrões históricos da própria instituição. Escore 0 indica posologia comum (verde); escore 3 indica posologia incomum ou potencialmente perigosa (vermelho). Isso ajuda a priorizar os casos críticos no painel do farmacêutico, otimizando o tempo de resposta e intervenção.

O que acontece quando a IA detecta uma prescrição de alto risco?

A prescrição com escore alto é destacada no painel do farmacêutico, que pode filtrar por setor, tipo de medicamento ou alterações laboratoriais. Se validado o risco (como uma dose inadequada para um paciente com insuficiência renal, por exemplo), o farmacêutico entra em contato com o médico para correção. A medicação só é liberada após essa revisão ou com a dispensa formal do alerta.

O paciente precisa autorizar o uso de seus dados pela NoHarm?

Sim. O uso da ferramenta está em conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). O consentimento do paciente é obtido por meio do termo de internação, e os dados são tratados com segurança, respeitando critérios de rastreabilidade, minimização e controle de acesso.

A tecnologia pode ser usada pelo SUS?

Sim. A NoHarm já opera em hospitais públicos e em unidades básicas de saúde, inclusive em regiões remotas como a Amazônia. O sistema é compatível com padrões como HL7/FHIR, o que facilita sua integração com sistemas públicos como o e-SUS AB. Sua expansão está sendo viabilizada por chamadas públicas e apoio institucional via programas como Juntos Pela Saúde (BNDES, IDIS, Umane).

Como a NoHarm trata dados não estruturados do prontuário eletrônico?

A ferramenta analisa campos de texto livre, como a evolução clínica, utilizando modelos de linguagem treinados especificamente em português clínico. Com isso, consegue identificar padrões sutis de risco, como sintomas descritos manualmente, reações adversas ou alterações clínicas que não aparecem em dados estruturados.

Quais resultados reais foram observados após a adoção da NoHarm?

Hospitais que adotaram a NoHarm relataram reduções drásticas na taxa de erro em prescrições. No Hospital Risoleta Tolentino Neves, por exemplo, os erros caíram de 13% para 0,3%, e o número de prescrições revisadas subiu de 0,6% para 49%. Outro estudo em Porto Alegre mostrou mais de 4.900 intervenções em um ano, com aceitação médica de quase 60% e economia significativa com ajustes terapêuticos.

Como hospitais e municípios podem aderir à NoHarm?

Municípios interessados em adotar a NoHarm APS (voltada para Atenção Primária) podem se inscrever por meio de chamadas públicas disponíveis no site oficial do projeto. A iniciativa conta com financiamento de entidades como o BNDES, IDIS e Umane, com foco na expansão para regiões do Norte e Nordeste do Brasil.

IA no pré‑operatório: CoLumbo v3 para cirurgia de coluna

🆕 NOVA FERRAMENTA

A cirurgia de coluna exige precisão extrema na avaliação de imagens, principalmente quando há escoliose ou fraturas. A nova versão da IA CoLumbo, aprovada pelo Food and Drugs Administration (FDA) em 15 de agosto de 2024, facilita esse processo, automatizando medições críticas de imagens por ressonância lombar. Isso representa um avanço no planejamento cirúrgico automatizado e no campo da segmentação de imagem por IA.

A palavra‑chave IA no pré‑operatório destaca como sistemas inteligentes estão transformando a abordagem clínica. O problema de variabilidade e demora na análise humana passa a ser mitigado com esta ferramenta inteligente, reduzindo tempo e erros antes da cirurgia.

Como funciona o CoLumbo

O CoLumbo é um software desenvolvido pela empresa búlgara Smart Soft Healthcare, que utiliza inteligência artificial no pós-processamento de ressonância magnética da coluna lombar. Ou seja, algoritmos de deep learning e técnicas de segmentação automática para identificar estruturas vertebrais, calcular mais de 20 medidas anatômicas, e sinalizar para o radiologista valores fora da faixa “normal”.

A segmentação das estruturas ocorre de forma automática. Imagem a imagem, a inteligência artificial (IA) realiza os contornos. Baseado nas informações carregadas pelo radiologista, o software adiciona, ou não, uma marcação “fora do padrão”. Ou seja, o radiologista pode utilizar valores de literatura, protocolos da instituição ou preferências pessoais, para determinar os padrões a serem utilizados.

Hérnia discal segmentada pelo CoLumbo, em vermelho. Fonte: Site Oficial do CoLumbo

A versão 3 do software, recém aprovada pelo FDA, trás algumas novidades em relação à versão anterior:

Critério	Versão 2	Versão 3
Indicação de Uso	Em critérios de exclusão há “escoliose” e “fraturas”	Remove “escoliose” e “fraturas” do critério de exclusão
Medições suportadas	~10	~20 (ou seja, novas funcionalidades clínicas adicionadas)
Validação	Testes não-clínicos	Estudo de validação com 100 pacientes e radiologistas nos EUA
Conformidade	Parcial	Testado para conformidade com normas IEC/ISO de segurança, usabilidade, ciclo de vida de software

CoLumbo no fluxo hospitalar

Input: uma vez que a RM lombar é realizada, você importa o exame, em formato DICOM, para o software;
Segmentação automática: a rede neural convolucional (CNN) contorna corpos vertebrais, discos, canal, facetas, etc.;
Medições geradas: o algoritmo calcula alturas, ângulos, áreas;
Aplicação de thresholds: compara cada valor com os limites definidos pelo usuário; marca “fora do padrão”;
Revisão humana: o radiologista confirma/edita segmentações, e decide se o valor marcado é clinicamente relevante;
Exportação: relatório estruturado enviado ao RIS/PACS.

A tecnologia não substitui o julgamento clínico, mas agiliza etapas manuais e padroniza procedimentos.

Resultados encontrados na utilização do CoLumbo

O European Journal of Radiology publicou um estudo, em outubro de 2024, realizado no Sengkang General Hospital, em Singapura, que teve como objetivo avaliar se a assistência por IA, através do CoLumbo, pode:

Manter coerência na interpretação diagnóstica;
Reduzir o tempo de leitura de RMs da coluna lombar;
Melhorar a consistência entre leitores.

Para isso, foram coletados 51 exames de ressonância magnética lombar, a fim de realizar a comparação da:

Leitura por 4 radiologistas experientes (>8 anos), sem IA.
Leitura pelos mesmos exames por 4 residentes do último ano, com auxílio de IA e sem acesso aos laudos originais.

A versão do software analisada foi liberada pelo FDA em 2022, e se trata de versão prévia à 3, liberada em 2024.

Os principais resultados foram:

Redução no tempo de leitura em 14 minutos (~60%) com a utilização de IA;
E intervalo Interquartílico (IQR), que mede a dispersão de dados, no caso, quão espalhados estão os tempos de leitura entre os radiologistas, diminuídos de ~56 para ~5 minutos;
Alta concordância entre os grupos na detecção de estenose lombar; para achados incidentais a precisão foi mantida; e, para classificação de patologias diversas, não houve perda de acurácia.

Os pesquisadores concluíram que o uso da IA CoLumbo levou a uma redução significativa (-60%) no tempo de interpretação dos exames, promoveu uma maior consistência entre os radiologistas e preservou a precisão diagnóstica, quando comparada ao padrão.

Onde o CoLumbo tem sido utilizado?

Como a ferramenta possui marca CE e clearence FDA, já tem sido amplamente utilizado, implantado e testado em diversos centros, de diversos países. Integra sistemas PACS, como o Sectra IDS7, e pode exportar relatórios automaticamente, melhorando fluxos destas clínicas e hospitais.

No NASS 2024, a Medtronic apresentou uma série de inovações para o ecossistema AiBLE, voltado para cirurgia de coluna e crânio. Esse ecossistema integra tecnologias de navegação, robótica, IA, imagem, software e implantes, com objetivo de promover maior precisão, previsibilidade e resultados clínicos otimizados.

Uma das plataformas deste ecossistema é a UNiD Adaptive Spine Intelligence (ASI), que usa IA para planejamento cirúrgico personalizado com base em dados de mais de 28 mil procedimentos. E a Medtronic anunciou a integração do MRI Vision, que é o nome dado à parte IA/visão computacional do CoLumbo, responsável por analisar automaticamente os exames de ressonância lombar.

Ou seja, a CoLumbo se integra ao ecossistema da Medtronic.

Por enquanto, não há evidências publicadas da utilização do CoLumbo no Brasil.

Limitações e próximos passos

Segundo o FDA, o CoLumbo é compatível apenas com imagens DICOM na região lombar, de pacientes com 18 anos ou mais. E não suporta:

Imagens com contraste;
Exames de pacientes grávidas;
Imagens de pacientes com tumores, infecções ou complicações pós-operatórias.

Apesar dos comprovados ganhos, o CoLumbo exige supervisão humana: todas as segmentações e medições devem ser revisadas, e a responsabilidade final de interpretação e confirmação permanece com o médico.

Como a configuração dos padrões é configurado manualmente, ajustes inadequados podem gerar falsos positivos ou negativos.

🧠 O que o Brasil pode aprender com isso?

A aplicação do CoLumbo mostra que é possível automatizar etapas críticas da análise por ressonância magnética com ganhos comprovados em velocidade e padronização — um avanço altamente relevante para o contexto brasileiro. Hospitais do SUS e redes privadas frequentemente lidam com grandes volumes de exames e variações na qualidade dos dados, o que reforça a necessidade de ferramentas, como o CoLumbo, que reduzam variabilidade e otimizem o tempo de leitura.

Além disso, uma dissertação de mestrado da UFRGS (2025) explorou o uso de aprendizado de máquina para analisar como parâmetros técnicos de aquisição influenciam a qualidade de imagens de ressonância magnética da coluna lombar e cervical. Embora não tenha foco clínico direto, o estudo demonstrou que há expertise nacional em aplicar modelos preditivos a dados reais da prática hospitalar. Esses avanços indicam um caminho promissor para futuras integrações entre a pesquisa acadêmica e soluções clínicas, desde que haja esforços coordenados para validação com especialistas e inserção nos fluxos operacionais da radiologia.

FAQ

Como o Brasil pode usar o CoLumbo?

Através de validação local, parceria com distribuidoras oficiais, capacitação de profissionais e aprovação pela Anvisa.

O que é CoLumbo?

É uma ferramenta que utiliza a IA para a segmentação automática de imagens de ressonância lombar. Faz o contorno e medições de estruturas, agilizando o pós-processamento de imagens. Sua última versão é a 3, que conta com suporte a escoliose e fraturas.

O CoLumbo substitui o laudo médico?

Não. Todas as medições são revisadas por radiologistas ou cirurgiões. A IA serve apenas como suporte, para agilizar o laudo médico, e trazer menor variabilidade nos tempos de leitura entre os radiologistas.

Onde o software já é usado?

Em diversos centros e hospitais, visto que já possuir marca CE e clearence FDA. Faz integração a PACS, como Sectra IDS7, e no NASS 2024 foi anunciado que passou a fazer parte do ecossistema Medtronic UNiD.

Quais são as limitações?

Não é indicado para imagens com contraste, tumores, infecções ou pacientes pediátricos; revisões humanas são sempre necessárias.

📚 Referências

Artigos científicos

Yang, Y. X. C., Yee, S. Y., Tan, T. S. E., Koh, K. K. N., Goh, A. G. W., Venugopal, V. K., Nickalls, O. J., Wong, S. B. S., & Tan, M.-O. (2024).
An artificial intelligence boost to MRI lumbar spine reporting. European Journal of Radiology, 179, Art. 111636. https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2024.111636

Documentos oficiais e regulatórios

FDA – U.S. Food and Drug Administration. (2024, 25 jun).
510(k) Premarket Notification K241211. Disponível em: https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm?id=K241211

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— 🧠 **Por Gustavo Giannella, para o Neural Saúde** Biomédico especialista em diagnóstico por imagem e inteligência artificial aplicada à saúde. Editor do portal NeuralSaude.com.br, dedicado a mapear e explicar como a IA está transformando a medicina no Brasil. 📩 Quer acompanhar as novidades? Siga o [Instagram @neural.saude] ou visite o site [www.neuralsaude.com.br] —

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