A Universidade Federal do Pampa (Unipampa), vinculada ao MEC, desenvolveu uma intelig\u00eancia artificial capaz de analisar imagens dermatosc\u00f3picas e auxiliar no diagn\u00f3stico precoce do c\u00e2ncer de pele. O projeto \u00e9 conduzido pela estudante Eduarda Silveira, orientada pelo professor Sandro Camargo. Os resultados foram publicados na Revista Brasileira de Cancerologia, ligada ao Inca e ao MS.<\/p>\n
A inova\u00e7\u00e3o envolve redes neurais profundas treinadas com milhares de imagens de les\u00f5es classificadas por bi\u00f3psia. O sistema oferece uma sugest\u00e3o de diagn\u00f3stico com n\u00edvel de confian\u00e7a e identifica oito classes de les\u00f5es, incluindo melanoma. O objetivo \u00e9 apoiar m\u00e9dicos, especialmente onde h\u00e1 escassez de dermatologistas.<\/p>\n
O estudo descreve um pipeline completo, desde a identifica\u00e7\u00e3o das les\u00f5es at\u00e9 a valida\u00e7\u00e3o interna e externa com imagens reais. A abordagem demonstra viabilidade t\u00e9cnica e potencial para transfer\u00eancia para uso cl\u00ednico na triagem dermatol\u00f3gica.<\/p>\n
O modelo atingiu 80,44% de sensibilidade, ao identificar oito de dez imagens. Os autores comentam que \u00edndices s\u00e3o compat\u00edveis com pesquisas internacionais semelhantes, mesmo sendo um estudo-piloto com conjunto reduzido de imagens.<\/p>\n
A pesquisadora destaca que a qualidade das imagens facilita o desempenho. Les\u00f5es raras ou imagens de baixa qualidade apresentam maior dificuldade, refor\u00e7ando a necessidade de dados mais diversos.<\/p>\n
A valida\u00e7\u00e3o interna utilizou 90% de dados para treino e 10% para teste. A valida\u00e7\u00e3o externa envolveu 58 imagens dermatosc\u00f3picas de ambiente cl\u00ednico, in\u00e9ditas e analisadas pelo sistema.<\/p>\n
O estudo seguiu normas \u00e9ticas, com dados p\u00fablicos anonimizados e aprova\u00e7\u00e3o das resolu\u00e7\u00f5es do Conselho Nacional de Sa\u00fade. A parceria com o SUS visa ampliar a triagem em regi\u00f5es sem especialistas.<\/p>\n
Para os pesquisadores, o uso pode reduzir desigualdades no acesso a dermatologistas e apoiar m\u00e9dicos generalistas na aten\u00e7\u00e3o prim\u00e1ria, sem substituir o diagn\u00f3stico cl\u00ednico. A ferramenta atua como apoio \u00e0 decis\u00e3o m\u00e9dica.<\/p>\n
Pr\u00f3ximos passos envolvem ampliar bases de dados, melhorar o desempenho e realizar novas valida\u00e7\u00f5es em ambientes cl\u00ednicos reais. A implementa\u00e7\u00e3o depende de apoio de \u00f3rg\u00e3os como o Minist\u00e9rio da Sa\u00fade e o Inca.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"