A estudante de Engenharia de Computação Eduarda Menezes da Silveira, da Universidade Federal do Pampa (Unipampa), desenvolveu um modelo de inteligência artificial capaz de analisar imagens de lesões cutâneas e apoiar o diagnóstico de câncer de pele. O trabalho, orientado por Sandro Camargo, foi publicado, quinta-feira, 29/1, na Revista Brasileira de Cancerologia, do Instituto Nacional do Câncer (INCA), e tem como foco o apoio à triagem no Sistema Único de Saúde (SUS).
A pesquisa foi desenvolvida em atividades de ensino e laboratório da universidade e resultou em um sistema baseado em imagens dermatoscópicas, método já utilizado na avaliação clínica. A tecnologia identifica padrões visuais para auxiliar profissionais de saúde na identificação de lesões suspeitas, principalmente em regiões com acesso limitado a dermatologistas.
Segundo a autora, a proposta surgiu da necessidade de ampliar o apoio ao diagnóstico precoce em áreas com poucos especialistas. “A avaliação clínica já utiliza imagens dermatoscópicas, então a inteligência artificial se mostrou uma alternativa para aprender padrões dessas imagens e atuar como ferramenta de apoio ao médico”, afirma. O sistema foi projetado para auxiliar na priorização de casos que exigem avaliação especializada.
O modelo utiliza redes neurais profundas treinadas com milhares de imagens dermatoscópicas de lesões confirmadas por biópsia. A partir desse conjunto, aprende padrões de cor, forma e estrutura. Ao receber uma nova imagem, gera uma sugestão de diagnóstico acompanhada de nível de confiança, sendo capaz de identificar oito classes, incluindo melanoma e outros tipos de câncer de pele.
Validação científica e desempenho
O sistema passou por duas etapas de validação. Na fase interna, 90% das imagens foram usadas para treinamento e 10% para teste. Na validação externa, foi aplicado em 58 imagens dermatoscópicas inéditas, obtidas em ambiente clínico. O desempenho alcançou sensibilidade de 80,44%, dentro da faixa observada em estudos internacionais, que varia entre 72% e 89%.
O estudo utilizou bases públicas anonimizadas e seguiu as Resoluções nº 466/2012 e nº 510/2016 do Conselho Nacional de Saúde. Entre as limitações estão a dependência de imagens de boa qualidade, obtidas por dermatoscópio, e a diversidade ainda restrita de dados, especialmente quanto a diferentes tons de pele, além do fato de o modelo analisar apenas imagens, sem informações clínicas dos pacientes.
Potencial para o SUS
Voltada ao uso em ambiente clínico, a tecnologia pode auxiliar a triagem precoce na atenção primária e apoiar médicos generalistas na identificação de lesões que exigem encaminhamento. Os próximos passos incluem a ampliação das bases de dados, aprimoramento do desempenho e novas validações, com participação do Ministério da Saúde, do Instituto Nacional do Câncer (INCA) e da Sociedade Brasileira de Dermatologia. O projeto contou com apoio da NVIDIA, que forneceu infraestrutura para o treinamento do modelo.
