- A Universidade Federal do Pampa, vinculada ao Ministério da Educação, desenvolveu uma inteligência artificial que analisa imagens dermatoscópicas para apoiar o diagnóstico precoce do câncer de pele.
- O sistema usa redes neurais profundas treinadas com milhares de imagens e pode sugerir diagnóstico com nível de confiança, identificando oito classes de lesões, incluindo melanoma.
- O estudo, conduzido pela estudante Eduarda Silveira com orientação do docente Sandro Camargo, foi publicado na Revista Brasileira de Cancerologia e alcançou sensibilidade de 80,44% na validação interna e externa.
- O projeto inclui um pipeline completo, desde identificação de lesões até validação com imagens clínicas reais, demonstrando viabilidade técnica e potencial de uso clínico.
- As aplicações no SUS podem apoiar triagem na atenção primária, mas há limitações como qualidade das imagens e diversidade de tons de pele; passos futuros incluem ampliar dados e realizar novas validações com participação de MS, Inca e Sociedade Brasileira de Dermatologia.
A Universidade Federal do Pampa (Unipampa), vinculada ao MEC, desenvolveu uma inteligência artificial para analisar imagens dermatoscópicas e apoiar o diagnóstico precoce do câncer de pele, ampliando o apoio diagnóstico.
A pesquisa foi conduzida pela aluna Eduarda Silveira, sob orientação do professor Sandro Camargo. Os resultados foram publicados na Revista Brasileira de Cancerologia, associada ao Inca, ligado ao Ministério da Saúde.
O sistema utiliza redes neurais treinadas com milhares de imagens de lesões confirmadas por biópsia. Ao receber a imagem, ele sugere um diagnóstico com nível de confiança e identifica oito classes de lesões, incluindo melanoma.
Desempenho e validação
O estudo alcançou 80,44% de sensibilidade, identificando oito de dez imagens. Os pesquisadores ressaltam que o desempenho é compatível com estudos internacionais semelhantes, especialmente para um piloto com poucos dados.
A validação ocorreu em duas etapas: interna, com divisão de 90% para treino e 10% para teste; externa, com 58 imagens dermatoscópicas inéditas de ambiente clínico real. A confiabilidade depende de boa qualidade das imagens.
Potencial de uso e limitações
A ferramenta é destinada a uso clínico restrito e depende de imagens obtidas com dermatoscópio. Limitações incluem a diversidade de tons de pele ainda reduzida e a análise apenas de imagens, sem dados clínicos do paciente.
O objetivo é apoiar médicos generalistas na triagem inicial, especialmente em regiões com poucos dermatologistas, sem substituir o diagnóstico médico. A ferramenta pode priorizar casos que exigem atenção.
Próximos passos e governança
Os próximos passos incluem ampliar bases de dados e validar o modelo em mais ambientes clínicos. A implementação depende do envolvimento de instituições como o Ministério da Saúde, o Inca e a Sociedade Brasileira de Dermatologia.
A pesquisa reforça a conexão entre ciência da computação e saúde pública, com potencial de transferência para o SUS e redução de desigualdades no acesso a dermatologia.
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