IA do Nevo chega ao Sabin para ampliar a triagem de sinais de câncer de pele

O valor do Nevo não está em prometer um diagnóstico instantâneo, mas em atacar um gargalo anterior: fazer a pessoa com uma lesão suspeita chegar mais rápido a um dermatologista. A ferramenta da healthtech AI Pathology, oferecida aos clientes do Sabin em Brasília, combina coleta de imagens, análise por inteligência artificial e teleconsulta quando aparece um sinal de alerta. O desenho importa porque uma triagem só produz benefício clínico quando existe um caminho definido depois do resultado.

A escala do problema ajuda a entender a aposta. Na estimativa do Instituto Nacional de Câncer para o triênio de 2023 a 2025, o câncer de pele não melanoma representava 31,3% dos casos novos de câncer no Brasil. O número não transforma qualquer pinta em câncer, mas mostra por que a identificação de alterações e o encaminhamento correto são problemas de saúde relevantes.

O Nevo foi desenhado para reduzir o tempo perdido antes da consulta

O Nevo não entrega ao paciente uma sentença médica. O sistema funciona como uma etapa de priorização: registra a lesão, processa a imagem e, quando identifica um achado suspeito, aciona uma teleconsulta com dermatologista. A decisão clínica continua nas mãos do profissional, que pode orientar nova avaliação, encaminhamento ou investigação.

O serviço começa pelo e-commerce do Sabin para clientes de Brasília. Após a contratação, uma equipe treinada vai ao endereço informado e coleta as imagens. O procedimento usa um smartphone com lente de magnificação e iluminação por luz polarizada, recurso que ajuda a revelar estruturas da pele que não aparecem com a mesma clareza em uma fotografia comum.

Cada atendimento avalia até cinco lesões. Esse limite foi apresentado por Willian Boelcke, cofundador e CEO da AI Pathology, como uma decisão metodológica para a fase inicial. Um protocolo fixo permite comparar operações, regiões e versões do modelo. A empresa reconhece que alguns casos exigem mais imagens e afirma que pretende adaptar versões futuras.

Essa escolha também delimita a promessa do produto. O Nevo não resolve sozinho a fila de dermatologia, não substitui biópsia e não transforma uma fotografia em laudo. Seu resultado depende da qualidade da coleta, da avaliação médica e da continuidade do cuidado depois da teleconsulta.

Uma perda familiar levou Willian Boelcke a estudar o acesso ao cuidado

Boelcke perdeu o pai para um câncer de pele quando tinha 16 anos. A experiência permaneceu como uma pergunta sobre o que poderia ser feito para que outras famílias não passassem pela mesma situação. Ele se formou em odontologia, seguiu para o doutorado na FOP-Unicamp e passou quase uma década estudando oncologia.

O fundador afirma que o problema observado não era só tecnológico. Uma imagem pode ser analisada, mas essa leitura pouco muda o desfecho se a pessoa não consegue chegar ao médico no momento adequado. Foi dessa combinação entre ferramenta e acesso que surgiu a proposta da AI Pathology.

A empresa nasceu em 2023, com o Dr. Lucas Lacerda à frente da inteligência artificial ao lado de Boelcke. Em 2024, o sistema já funcionava, mas os fundadores concluíram que um algoritmo isolado não mudaria a assistência. A parceria com uma rede de diagnóstico permitiria conectar captura, triagem, especialista e orientação ao paciente.

Antes do Sabin, o Nevo havia sido testado com trabalhadores rurais no interior de Goiás e com colaboradores de grandes empresas. A entrada no varejo diagnóstico cria um teste diferente. Em vez de depender de um programa corporativo ou de uma ação localizada, a solução passa a enfrentar a rotina de contratação, coleta e atendimento de uma operação voltada ao consumidor.

O piloto em Goiás produziu um caso concreto para a expansão

O principal caso divulgado pela empresa veio de um piloto com trabalhadores rurais realizado pelo SENAR em Goiás. A operação ocorreu entre setembro de 2025 e maio de 2026, em quatro municípios, e alcançou 2.058 rastreamentos. Segundo o relato de Boelcke, 75 casos de câncer de pele foram confirmados por biópsia.

O dado mais importante desse caso está no perfil dos participantes. Eles não estavam necessariamente procurando atendimento nem apresentavam uma queixa que os levasse espontaneamente ao dermatologista. A triagem serviu para colocar uma avaliação no caminho de pessoas que poderiam continuar sem investigação.

A empresa divulgou assertividade de até 95% em sua comunicação, enquanto Boelcke detalhou 93% no piloto de campo contra o padrão de referência. A diferença entre os dois números precisa aparecer na leitura da matéria: são medidas apresentadas em contextos diferentes, e nenhuma delas equivale à garantia de que todo resultado individual estará correto.

Também foi divulgada uma estimativa de custo evitado de cerca de R$ 31 milhões. O cálculo considera aproximadamente R$ 147 mil por paciente de alto risco tratado a tempo. Fazendo a conta com os próprios parâmetros apresentados, 75 pacientes multiplicados por R$ 147 mil chegam a R$ 11.025.000, não a R$ 31 milhões. Isso indica que a estimativa maior usa uma população ou premissas adicionais que não estão detalhadas no material público consultado. O número, portanto, deve ser tratado como projeção da empresa, não como economia comprovada no piloto.

Essa diferença é precisamente o tipo de detalhe que separa um resultado promissor de uma conclusão exagerada. Os 2.058 rastreamentos, os 75 casos confirmados e o índice de 93% descrevem uma experiência específica. Eles ainda não demonstram o desempenho do serviço em todos os clientes do Sabin, em todas as condições de iluminação ou em todos os tipos de lesão.

A base de imagens tenta enfrentar um viés conhecido da dermatologia digital

Boelcke afirma que a AI Pathology mapeou os 30 principais conjuntos públicos de dados de dermatologia. Segundo ele, fototipos V e VI da escala de Fitzpatrick, os mais escuros, representam 5,8% das imagens desse conjunto, enquanto uma linha de base global de consultas dermatológicas citada pela empresa chega a cerca de 43,8%.

A comparação aponta um risco técnico: um modelo treinado com pouca representação de pele escura pode apresentar desempenho desigual quando encontra pacientes fora do perfil dominante de sua base. O problema pode aparecer como falso negativo, quando uma lesão relevante recebe baixa prioridade, ou como falso positivo, quando o sistema encaminha casos sem necessidade proporcional.

A empresa diz que a base do Nevo reúne cerca de 1 milhão de imagens coletadas no Brasil, em cinco regiões, incluindo a Amazônia, e cobre os fototipos I a VI. A companhia também compara esse volume com a soma de 1.145.893 imagens nos 30 maiores conjuntos públicos citados por Boelcke.

O tamanho da base é um indicador, não uma validação completa. Para avaliar segurança, seria necessário conhecer a distribuição das imagens, a qualidade das etiquetas, a separação entre treino e teste, a quantidade de pacientes únicos, os critérios de inclusão e o desempenho por fototipo. Também seria necessário acompanhar o comportamento do modelo em operação real, com resultados médicos posteriores.

O ponto positivo da proposta é colocar a diversidade da população dentro do problema de engenharia. O ponto que continua em aberto é a publicação independente dos dados de validação. O Times Brasil registrou que a empresa preparava artigos científicos, mas que os dados ainda não estavam divulgados em estudo revisado por pares na data da reportagem.

O médico continua responsável pela decisão clínica

Rafael Jácomo, médico e diretor técnico do Grupo Sabin, afirma que o Nevo não substitui o julgamento médico. Todas as análises passam por um dermatologista, responsável pela orientação final. Boelcke reforça que a ferramenta faz triagem, não diagnóstico, e que o diagnóstico de câncer de pele depende do médico, de laudo e de exame histopatológico.

Essa distinção define o que o serviço pode e não pode oferecer. A inteligência artificial pode ajudar a ordenar a urgência e diminuir o intervalo até uma conversa com especialista. Ela não deve ser usada para autorizar o paciente a ignorar uma lesão que mudou, sangrou, coçou ou não cicatrizou. Uma avaliação remota também não elimina a necessidade de exame físico ou de confirmação laboratorial quando o médico julgar necessário.

Há ainda uma etapa regulatória. A AI Pathology informou que está em fase final de registro do Nevo na Anvisa e busca validar o modelo nos Estados Unidos sob o padrão da FDA. O status regulatório é relevante porque software usado em decisões de saúde precisa demonstrar requisitos de segurança, desempenho e controle compatíveis com sua finalidade.

Brasília funciona como laboratório operacional antes de uma expansão maior

A escolha de Brasília tem uma razão prática. A capital é sede do Grupo Sabin e concentra uma parte importante da estratégia e da base de clientes da empresa. Em uma operação ainda em construção, testar o fluxo perto da estrutura de decisão pode acelerar ajustes na coleta, no agendamento e na resposta aos resultados.

O Sabin também já desenvolvia um portfólio de testes digitais. Segundo Jácomo, o primeiro produto disponibilizado foi o Biologix, desenvolvido por uma startup investida pelo fundo de venture capital Kórtex. A integração futura do Nevo a Rita Saúde e Amparo Saúde está nos planos, mas a empresa não apresentou uma meta fechada de expansão.

Essa cautela é coerente com a natureza do lançamento. A expansão não depende apenas de instalar o software. Cada cidade precisa de equipe para coletar imagens, dermatologistas disponíveis para teleconsulta, regras de proteção de dados, suporte ao paciente e caminho para encaminhar quem precisa de atendimento presencial.

O Grupo Sabin informa ter 7.500 colaboradores, presença em 14 estados e no Distrito Federal, atuação em 78 cidades e 366 unidades. Esses números mostram o potencial de distribuição da rede, mas não significam que o Nevo já esteja disponível em todo esse território. Por enquanto, o serviço começa em Brasília e depende dos resultados dessa primeira operação.

O leitor deve tratar a triagem como porta de entrada, não como resposta final

Para quem considera contratar o serviço, o passo prático é registrar a evolução da lesão antes da coleta. Fotografe a pinta ou mancha em boa luz, anote quando percebeu a mudança e reúna informações sobre sangramento, coceira, dor ou alteração de tamanho. Leve esse histórico para a equipe e para o dermatologista, sem usar a imagem caseira como substituta do exame profissional.

Também vale confirmar quatro pontos antes da contratação: quantas lesões serão avaliadas, como o resultado será entregue, em quanto tempo a teleconsulta será acionada quando houver suspeita e qual será o encaminhamento se o dermatologista indicar exame presencial ou biópsia.

Esse procedimento transforma a tecnologia em uma ferramenta de cuidado mais responsável. O ganho potencial não vem de uma porcentagem isolada de acurácia, mas da combinação entre identificação, contato médico e continuidade. Se uma dessas etapas falhar, a fotografia pode apenas produzir mais uma informação sem cuidado efetivo.

O Nevo chega ao Sabin com um caso de uso concreto, uma base brasileira e uma tese clara sobre acesso. Ainda precisa acumular validação externa, publicar dados completos e provar que o fluxo funciona fora do piloto. A expansão poderá ser relevante se mantiver o médico no centro da decisão e medir resultados reais, inclusive os casos que a tecnologia não conseguiu priorizar.

Fontes consultadas

• AI Pathology, site institucional da empresa responsável pelo Nevo
• Exame, IA premiada em Harvard para análise de câncer de pele será usada no Sabin
• CBDL, exame inovador para triagem do câncer de pele ganha operação com o Sabin
• Times Brasil, healthtech brasileira usa IA para analisar lesões e identificar câncer de pele
• Projeto Draft, AI Pathology e a triagem de câncer de pele por imagem
• Instituto Nacional de Câncer, estimativa de incidência de câncer no Brasil