Em um país onde centenas de milhões de hemogramas são realizados e descartados a cada ano, três brasileiros decidiram que esse exame banal guardava uma verdade ainda não lida. A Huna, fundada em 2022, treinou algoritmos de inteligência artificial para reconhecer as marcas silenciosas que cinco tipos de câncer deixam no sangue — não para diagnosticar, mas para apontar, dentro de grandes populações, quem merece atenção urgente. É uma inversão sutil mas profunda: transformar o ordinário em sentinela, e a escassez de recursos em argumento para a precisão.
Startup brasileira usa IA para detectar cinco tipos de câncer em hemograma
Prevenção muda o jogo. Prevenção salva a vida.
Como exatamente a IA consegue encontrar sinais de câncer em um hemograma comum? Não é um exame muito básico para isso?
É justamente aí que está a inovação. O hemograma tem dezenas de parâmetros — contagem de células, proporções, variações. A IA consegue reconhecer padrões sutis nesses dados que o olhar convencional não captura. É como se a máquina conseguisse ver assinaturas que a doença deixa no sangue.
Mas preciso perguntar: esses padrões foram validados em estudos clínicos independentes? Ou estamos falando de correlações que a IA encontrou nos dados de treinamento?
Eles trabalham com 12 instituições de pesquisa diferentes e tiveram aprovação de comitês de ética. Os dados foram anonimizados. Mas você está certo em questionar — a Huna deixa claro que não faz diagnóstico, apenas triagem.
Então qual é exatamente o valor para um paciente ou para um sistema de saúde?
O valor está em eficiência. Se você consegue identificar os 10% de pacientes com mais chance de ter câncer, em vez de rastrear toda a população, você economiza recursos e consegue investigar os casos mais prováveis mais rapidamente.
Mas esses 10% — qual é a taxa de verdadeiros positivos? Se você está mandando 10 vezes mais gente fazer exames de confirmação, quantas dessas pessoas realmente têm câncer?
Ribeiro diz que é 10 vezes mais provável encontrar um caso dentro desse grupo. Mas você está apontando para algo importante: não sabemos a sensibilidade e especificidade exatas do algoritmo.
E quanto à privacidade? Estamos falando de dados de saúde muito sensíveis.
A empresa enfatiza que trabalha com dados anonimizados e seguiu protocolos éticos rigorosos. Mas é verdade que qualquer sistema que processa dados de saúde em larga escala carrega riscos.
Exatamente. E há uma diferença entre anonimizar dados e garantir que eles não possam ser re-identificados. Não sabemos qual é o padrão técnico que a Huna usa.
Qual é o próximo passo para a empresa?
Expansão internacional. Estão conversando com México, Colômbia, Portugal, Suíça, Reino Unido e Ásia. Mas dizem que a prioridade é o Brasil primeiro.
Isso é importante notar: eles têm uma obrigação moral declarada com o Brasil. Isso sugere que sabem que a tecnologia pode fazer diferença aqui, mas também que há um risco de ela ser implementada primeiro em mercados mais ricos.
The Pulse
- O câncer consome até 25% dos custos de saúde, mas a maioria dos casos só é descoberta tarde — a Huna aposta que o hemograma mais simples já carrega sinais que ninguém estava lendo.
- Os algoritmos não fazem diagnóstico nem preveem o futuro: identificam, dentro de bases massivas de dados, os pacientes com maior probabilidade de já estar doentes agora.
- Com 12 instituições parceiras, dados rigorosamente anonimizados e aprovação ética, a startup saiu do conceito para atender operadoras privadas e sistemas públicos de saúde em menos de quatro anos.
- A empresa percebeu que entregar uma lista de risco não bastava — passou a acompanhar o processo até o diagnóstico em até 30 dias, fechando o ciclo entre triagem e ação clínica.
- Com expansão planejada para México, Colômbia, Portugal, Suíça, Reino Unido e Ásia, a Huna mantém o Brasil como prioridade moral: democratizar o acesso antes de conquistar o mundo.
Em um país onde centenas de milhões de hemogramas são realizados e descartados a cada ano, três brasileiros decidiram que esse exame banal guardava uma verdade ainda não lida. A Huna, fundada em 2022, treinou algoritmos de inteligência artificial para reconhecer as marcas silenciosas que cinco tipos de câncer deixam no sangue — não para diagnosticar, mas para apontar, dentro de grandes populações, quem merece atenção urgente. É uma inversão sutil mas profunda: transformar o ordinário em sentinela, e a escassez de recursos em argumento para a precisão.
Vinicius Ribeiro, Daniella Castro e Marco Kohara fundaram a Huna em 2022 movidos por histórias pessoais ligadas ao câncer e por uma pergunta aparentemente simples: por que não olhar com mais atenção para o exame de sangue mais comum do mundo? O hemograma é barato, amplamente disponível e realizado em escala massiva — estima-se entre 300 e 400 milhões por ano só no Brasil. Na prática, porém, era analisado de forma convencional e descartado em minutos, sem que seu potencial fosse explorado.
A aposta da Huna foi treinar algoritmos de inteligência artificial para identificar padrões sutis nesses exames — as assinaturas que doenças como câncer de mama, colo do útero, colorretal, pulmão e próstata deixam no organismo. A tecnologia não faz diagnóstico nem prevê riscos futuros: ela aponta, dentro de grandes bases de dados, quais pacientes têm maior probabilidade de já estar com a doença. O resultado é uma lista de alto risco — por exemplo, os 10% mais suscetíveis — que permite ao sistema de saúde concentrar recursos onde a chance de encontrar um caso é dez vezes maior.
Para construir os modelos, a empresa firmou parcerias com 12 instituições de pesquisa, incluindo o Grupo Fleury, que cedeu os primeiros dados de treinamento de forma anonimizada. Todo o processo seguiu protocolos éticos rigorosos. A startup também recebeu suporte técnico do Google for Startups, o que ajudou a escalar a infraestrutura necessária para lidar com volumes massivos de informação.
Com o tempo, a Huna percebeu que entregar apenas uma lista não resolvia o problema. Passou então a oferecer apoio operacional, ajudando operadoras e sistemas públicos a contatar pacientes e acompanhar o processo até o diagnóstico em até 30 dias. Hoje, entre seus clientes estão tanto planos de saúde privados quanto prefeituras e governos estaduais.
O olhar da empresa já mira o exterior — México, Colômbia, Portugal, Suíça, Reino Unido e países asiáticos como Coreia do Sul e Japão estão no horizonte. Mas Ribeiro é claro sobre a ordem das prioridades: existe uma obrigação moral de transformar primeiro o cenário do câncer no Brasil, antes de levar a tecnologia para o resto do mundo.
Vinicius Ribeiro, Daniella Castro e Marco Kohara fundaram a Huna em 2022 com uma ideia simples mas ambiciosa: transformar um hemograma — o exame de sangue mais comum do mundo — em uma ferramenta de triagem para câncer. Os três tinham histórias pessoais que os ligavam à doença. Antes de criar a startup, já trabalhavam juntos em uma empresa de inteligência artificial, onde começaram a amadurecer a proposta que se tornaria o núcleo da Huna.
O raciocínio era direto. Doenças deixam rastros no organismo. A inteligência artificial é particularmente eficiente em reconhecer padrões complexos em grandes volumes de dados. Ribeiro explica que a beleza da IA está em sua capacidade de processar muita informação simultaneamente — exatamente o que Daniella Castro fez ao criar algoritmos que exploravam o potencial dos dados já existentes no setor de saúde, buscando identificar que tipo de marca, que tipo de assinatura essas doenças deixam no corpo.
Mas por que o hemograma? O tratamento do câncer consome entre 20% e 25% dos custos totais de saúde e é clinicamente complexo. Muitos tipos de câncer têm incidência relativamente baixa na população geral, o que torna o rastreamento caro e difícil. O hemograma, porém, é barato, amplamente disponível e realizado em larga escala. No Brasil, estima-se que entre 300 e 400 milhões de hemogramas sejam feitos todos os anos — e na prática, são analisados de forma convencional, descartados após 15 minutos, sem que se explore todo seu potencial. A provocação da Huna foi simples: por que não olhar para o exame mais comum do mundo?
Entre 2022 e 2024, a equipe desenvolveu algoritmos capazes de examinar hemogramas e buscar assinaturas sugestivas de câncer em cinco tipos: mama, colo do útero, colorretal, pulmão e próstata. É importante deixar claro o que a Huna faz e o que não faz. A empresa não aponta para o risco de uma pessoa vir a desenvolver a doença no futuro. Aponta para o risco de ela já estar com a doença. Mas não faz diagnóstico — apenas triagem. O papel da Huna é apontar, dentro de grandes volumes de bases de dados de seus clientes, quais pessoas têm mais chance de estar com câncer, permitindo que o sistema de saúde investigue esse grupo menor, onde a probabilidade de encontrar a doença é maior. Com esse grupo reduzido de pessoas de alto risco, um sistema de saúde pressionado e com poucos recursos consegue focar a atenção primária nos pacientes mais suscetíveis.
Para treinar os modelos, a empresa precisou de acesso a uma grande quantidade de dados. Todo o processo seguiu protocolos éticos rigorosos, com dados anonimizados e aprovação de comitês de ética em pesquisa. Hoje, a Huna está no centro de um ecossistema de pesquisa com 12 instituições diferentes. Entre seus parceiros está o Grupo Fleury, que cedeu a primeira leva de dados para o desenvolvimento do treinamento do algoritmo, sempre de forma anônima. Ribeiro é enfático: a empresa não entende o papel da IA como substitutivo da autoridade clínica. O papel é criar ferramentas de suporte à gestão populacional e à tomada de decisão — empoderar gestores de saúde, médicos e pacientes, nunca substituir.
Durante seu desenvolvimento, a startup participou de programas do Google for Startups, recebendo mentoria técnica e ferramentas para lidar com o volume de informações necessário para treinar o algoritmo. Isso ajudou a criar uma infraestrutura segura e escalar os modelos. Hoje, a Huna tem entre seus clientes operadoras de saúde e o sistema público de saúde, como prefeituras e governos estaduais. Na prática, os clientes enviam os hemogramas do universo de dados que querem analisar, a Huna roda essas informações no algoritmo anonimizado e devolve uma lista com, por exemplo, os 10% dos pacientes de alto risco. Ribeiro esclarece: não está dizendo que em nesses 10% todo mundo tem câncer, mas dentro dessa carteira é 10 vezes mais provável encontrar um caso. Em vez de procurar por uma agulha no palheiro de forma aleatória, busca-se ativamente esses pacientes e estimula-se o exame.
A startup percebeu que entregar apenas uma lista não resolvia o problema. Por isso, passou a oferecer também apoio operacional às operadoras de saúde e ao setor público, ajudando a contatar pacientes e acompanhando o processo até o diagnóstico em 30 dias. Ribeiro afirma que a prevenção muda o jogo e salva vidas. Quanto ao futuro, o CEO é claro: hemograma é hemograma em qualquer lugar, câncer é câncer em qualquer lugar. A Huna tem planos de expansão internacional. Está conversando para licenciar seu software para México e Colômbia, construindo parcerias em Portugal, Suíça e Reino Unido, e também em Ásia, com Coreia do Sul e Japão. Há muita demanda. Apesar do olhar para fora, porém, a prioridade ainda é o Brasil. Ribeiro diz que têm uma obrigação moral de colocar essa ferramenta à disposição da população brasileira e mudar o cenário do câncer no país primeiro.
Notable Quotes
A beleza da IA é dar esse salto, conseguir processar muita informação. E foi isso que a Danielle fez. Ela começou a criar algoritmos que exploravam o potencial dos dados que já existem no setor de saúde para conseguir encontrar que tipo de rastro.— Vinicius Ribeiro, CEO da Huna
A gente não entende o papel da IA como sendo substitutivo da autoridade clínica. O nosso papel aqui é criar ferramentas de suporte à gestão populacional e suporte à tomada de decisão.— Vinicius Ribeiro, CEO da Huna