Resumo
Apesar dos avanços nas políticas públicas de saúde e da consolidação do atendimento universal pelo Sistema Único de Saúde (SUS), o sofrimento e o descaso de mulheres em contextos ginecológicos ainda é frequentemente negligenciado ou desqualificado dentro dos serviços médicos. Mulheres que relatam dor abdominal, sangramentos ou quadros ginecológicos agudos têm, frequentemente, seus sintomas desacreditados, sendo submetidas a triagens hostis, insinuações infundadas sobre aborto clandestino e ainda, são submetidas a exames invasivos sem o devido cuidado ou consentimento adequado. Em muitos casos, há atrasos no atendimento por suposições relacionadas a gravidez, resultando em complicações sérias como apendicite, úlceras, endometriose e emergências obstétricas.Esse padrão revela uma lógica de medicalização marcada por viés de gênero, onde o julgamento moral sobre o corpo feminino se sobrepõe à escuta clínica. Essa realidade desumaniza o cuidado e penaliza mulheres - especialmente jovens, negras, periféricas ou indígenas - por sua autonomia ou biologia, em um contexto em que o direito ao cuidado digno ainda depende da aparência, classe ou da suposição de "comportamento adequado".É nesse contexto que a plataforma Marie.AI propõe uma ruptura técnica e ética com relação aos modelos convencionais. A segunda etapa da plataforma inaugura uma nova geração de inteligência artificial (IA) voltada ao cuidado integral à saúde da mulher, incorporando uma abordagem multimodal - desde a triagem de riscos ginecológicos até o apoio ao diagnóstico precoce de doenças ginecológicas crônicas, como o câncer de ovário (CO). O novo módulo que será desenvolvido incluirá a análise automatizada de ultrassonografias ginecológicas, com uso de modelos generativos para reconstrução e padronização de imagens ruidosas ou mal captadas, sendo integrado aos componentes já desenvolvidos na Fase 1 do PIPE - análise de hemogramas e anamnese clínica. As imagens de ultrassonografia representam um grande desafio técnico por serem fortemente operador-dependentes, o que gera dois pontos críticos: a variabilidade na qualidade das imagens e a ausência de padronização nos protocolos de aquisição em Unidades Básicas de Saúde (UBS) e hospitais. Além disso, considerando a ampla variação nos protocolos ginecológicos de acompanhamento entre diferentes instituições, esta etapa do projeto buscará validar um conjunto mínimo de características clínicas e laboratoriais capazes de apoiar o diagnóstico diferencial de Síndrome dos Ovários Policísticos (SOP), endometriose, mioma e CO, especialmente em seus estágios iniciais.Dessa forma, a segunda fase do PIPE permitirá consolidar esse avanço com dados reais, ampliando a capacidade preditiva do sistema e validando sua aplicabilidade em larga escala. A Marie.AI será não apenas uma tecnologia, mas uma proposta de mudança no paradigma sobre como escutamos, analisamos e cuidamos da saúde ginecológica no Brasil e em outros países com desafios estruturais semelhantes. O avanço dessa fase, além de representar um ganho técnico, representará um passo firme em direção a equidade no cuidado. (AU)
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