A Universidade Federal do Pampa (Unipampa), localizada no Rio Grande do Sul, desenvolveu uma inteligência artificial que analisa imagens de manchas na pele para ajudar no diagnóstico precoce do câncer de pele.
O projeto é liderado pela estudante de engenharia de computação Eduarda Silveira, com orientação do professor Sandro Camargo. A pesquisa foi publicada na Revista Brasileira de Cancerologia, revista científica do Instituto Nacional de Câncer (Inca), ligado ao Ministério da Saúde.
Eduarda explicou que a ideia surgiu para melhorar o diagnóstico precoce, principalmente em locais onde faltam especialistas. A inteligência artificial aprende a reconhecer padrões em imagens de lesões na pele, funcionando como uma ferramenta de apoio para médicos, especialmente em regiões com poucos dermatologistas.
O sistema foi treinado com milhares de imagens de lesões classificadas e confirmadas por biópsia, e consegue identificar oito tipos diferentes, incluindo o melanoma e outros cânceres de pele. Quando recebe uma imagem, ele sugere um diagnóstico com um nível de confiabilidade.
Sandro Camargo ressalta que o diferencial do trabalho é o desenvolvimento completo do processo, desde a identificação manual das manchas, passando pelo tratamento dos dados, até a validação com imagens reais. Isso mostra que a tecnologia é viável e tem potencial para ser usada em exames dermatológicos.
A ferramenta teve uma acurácia de 80,44%, identificando corretamente oito em cada dez imagens analisadas, resultados comparáveis a estudos internacionais. Para validar, usaram 90% das imagens para treinar e 10% para testar, além de usar imagens reais de um ambiente clínico para testagem externa.
O sistema funciona melhor com imagens de alta qualidade feitas com dermatoscópio, embora ainda enfrente dificuldades com casos raros e imagens fora dos padrões. O estudo seguiu cuidados éticos rigorosos, usando dados públicos e anonimizados conforme regras do Conselho Nacional de Saúde.
Essa tecnologia pode ajudar o Sistema Único de Saúde (SUS) a identificar câncer de pele de forma mais rápida na atenção básica, auxiliando médicos generalistas e diminuindo desigualdades regionais. Ela não substitui o médico, mas ajuda a priorizar casos que precisam de atenção urgente.
Entre as limitações estão a variedade restrita dos dados, principalmente em relação a tons de pele diferentes, e o fato de que o sistema analisa apenas imagens, sem considerar outras informações do paciente. O uso é recomendado apenas em ambiente clínico.
Os próximos passos incluem aumentar a base de dados, melhorar o desempenho e realizar novas validações. Para o uso na prática clínica, será necessário trabalhar com instituições como o Ministério da Saúde, o Inca e a Sociedade Brasileira de Dermatologia.