O Centro de Diagnóstico do GACC (CDG) é o único da Bahia e do Nordeste a implantar o Diagnóstico Automatizado de Parasitas Intestinais (DAPI), tecnologia inédita que, *com a ajuda da Inteligência Artificial, detecta 15 espécies mais comuns de parasitas intestinais no Brasil* com *precisão, rapidez e confiabilidade*. A automação revolucionária foi desenvolvida pela Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) em parceria com centros de pesquisa nacionais.

*Diferentemente dos métodos convencionais, que dependem da análise manual de lâminas em microscópio e estão sujeitos a falhas humanas, o sistema DAPI utiliza a automação para transformar o processo diagnóstico*. Entre os diferenciais estão: microscopia óptica automatizada, com aquisição digital e foco automático das imagens possibilitando a leitura de até 1.200 campos; técnica parasitológica sensível, capaz de reduzir falsos negativos; algoritmos de análise de imagens e reconhecimento de padrões, permitindo identificar parasitas em poucos minutos.

A inovação representa um grande avanço para a saúde pública e para a qualidade assistencial oferecida pelo CDG do GACC*, ao automatizar a detecção das 15 espécies mais comuns de parasitas intestinais no Brasil, com precisão, rapidez e confiabilidade. Além de fortalecer a detecção de enteroparasitoses, um problema ainda recorrente nos países tropicais, especialmente em crianças e indivíduos imunodeprimidos, a metodologia abre portas para futuras inovações em diagnósticos automatizados no Brasil.

"Trazer essa tecnologia inédita para a Bahia é um marco para o nosso Centro de Diagnóstico e reforça o protagonismo em oferecer aos clientes o que há de mais moderno e seguro no diagnóstico laboratorial", destaca Roberto Sá Menezes, presidente do GACC-BA.

Essa tecnologia, fruto de pesquisas iniciadas na UNICAMP, foi validada em milhares de imagens e demonstrou ser altamente eficaz e viável para a rotina laboratorial. Com a implantação do DAPI, o CDG GACC reafirma seu compromisso com a inovação, a excelência diagnóstica e a humanização do cuidado, sendo referência no uso de inteligência artificial aplicada ao diagnóstico laboratorial.