Background With the emergence of the new coronavirus pandemic (COVID-19), distance learning, especially that mediated by information and digital communication technologies, has been adopted in all areas of knowledge and at all levels, including medical education. Imminently practical areas, such as pathology, have made traditional teaching based on conventional microscopy more flexible through the synergies of computational tools and image digitization, not only to improve teaching-learning but also to offer alternatives to repetitive and exhaustive histopathological analyzes. In this context, machine learning algorithms capable of recognizing histological patterns in kidney biopsy slides have been developed and validated with a view to building computational models capable of accurately identifying renal pathologies. In practice, the use of such algorithms can contribute to the universalization of teaching, allowing quality training even in regions where there is a lack of good nephropathologists. The purpose of this work is to describe and test the functionality of SmartPathk, a tool to support teaching of glomerulopathies using machine learning. The training for knowledge acquisition was performed automatically by machine learning methods using the J48 algorithm to create a computational model of an appropriate decision tree. Results An intelligent system, SmartPathk, was developed as a complementary remote tool in the teaching-learning process for pathology teachers and their students (undergraduate and graduate students), showing 89,47% accuracy using machine learning algorithms based on decision trees. Conclusion This artificial intelligence system can assist in teaching renal pathology to increase the training capacity of new medical professionals in this area.

No abstract

Objetivo: Evidenciar as práticas alternativas de cura existentes em uma comunidade quilombola do Maranhão. Método: Trata-se de um estudo exploratório e descritivo com abordagem qualitativa baseado na rede de relações, também conhecido como método “Snowball”. A coleta de dados ocorreu entre maio e junho de 2022 em duas etapas: a primeira foi a apresentação da proposta da pesquisa para a comunidade quilombola e a segunda foi a delimitação da amostra aos participantes e entrevistas. Resultados e discussões: Entrevistou-se 12 famílias, com um entrevistado por família, maioria mulheres, com idade entre 18 a 69 anos. As condições de acesso à saúde são precárias, desta forma as práticas alternativas de cura, sendo elas, plantas medicinais na forma de chás e garrafadas, além da benzeção e da fé são utilizadas pela comunidade para tratar ou curar doenças. Foram citadas vinte e três diferentes tipos de plantas medicinais para tratamento de processos inflamatórios, síndromes gripais, dores e outras enfermidades. Esses saberes são propagados no ambiente familiar e a figura feminina se destaca como protagonista e vê nas práticas um meio para conseguir esse feito. Considerações finais: O conhecimento prático que surge da relação entre os quilombolas e a natureza ligados ao cultivo, manipulação das plantas medicinais e rituais religiosos utilizado para o tratamento de doenças são indispensáveis para vida desses cidadãos e compreendê-los dentro de suas dimensões culturais pode oportunizar o cuidado em saúde integralizado e holístico.