SUS testa CUTIS-AI para acelerar diagnóstico de doenças de pele

Inteligência Artificial

Sistema inovador utiliza IA para agilizar a triagem e diagnóstico de doenças dermatológicas na rede pública de saúde.

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O Ministério da Saúde, em parceria com o Einstein Hospital Israelita, está testando o CUTIS-AI, sistema de inteligência artificial criado para apoiar profissionais da Atenção Primária na triagem e identificação de doenças de pele em todo o Brasil, com foco nas regiões onde faltam especialistas e o diagnóstico costuma demorar.

Aplicativo funciona offline e apoia profissionais da ponta

Na prática, o CUTIS-AI é um aplicativo em que o profissional de saúde registra fotos das lesões cutâneas do paciente e acrescenta informações clínicas, epidemiológicas e sociodemográficas. A partir desse conjunto de dados, o modelo de inteligência artificial sugere possibilidades diagnósticas com uma taxa de acerto em torno de 80%.

O app foi desenhado a partir de entrevistas com equipes da atenção básica, que apontaram dificuldades para reconhecer doenças de pele complexas e negligenciadas. Uma exigência desde o início foi o funcionamento offline, condição essencial para uso em áreas remotas ou com baixa conectividade, onde o acesso a dermatologistas e serviços especializados é mais raro.

Entre as doenças que o sistema é treinado para identificar estão esporotricose, leishmaniose cutânea, hanseníase, cromoblastomicose, lobomicose, tuberculose cutânea e lesões causadas por acidentes loxoscélicos, como picadas de aranha marrom. Hoje, a confirmação dessas enfermidades costuma depender de encaminhamento para especialistas, o que pode levar semanas ou meses.

Estudo já inclui 1,4 mil pacientes e mais de 4 mil imagens

O estudo que sustenta o desenvolvimento do CUTIS-AI já analisou cerca de 1,4 mil pacientes, reunindo mais de 4 mil imagens de lesões de pele. Esse banco alimenta o treinamento do algoritmo, que aprende a reconhecer padrões em diferentes tipos de lesão e em variados perfis de pacientes.

Segundo a cientista de dados Isabelle Carvalho, do Einstein, o foco é ampliar a capacidade dos profissionais da rede pública, e não substituir o atendimento médico. “O CUTIS-AI foi criado para ampliar a capacidade de identificação dessas doenças, que ainda podem representar um desafio para os profissionais de saúde, especialmente em regiões com menor disponibilidade de especialistas. Ao reunir imagens das lesões, estamos construindo uma base de dados robusta, que contribuirá para o desenvolvimento de uma tecnologia útil na ponta, principalmente para a Atenção Primária à Saúde”, afirma.

Na rotina das unidades básicas, a ferramenta deve funcionar como apoio à tomada de decisão: auxilia a definir se o caso pode ser acompanhado na própria unidade, se precisa de exame complementar ou se é prioridade de encaminhamento para serviços de referência.

Entenda o contexto

Doenças de pele como hanseníase, leishmaniose cutânea e tuberculose cutânea ainda são subdiagnosticadas no país, sobretudo em áreas com poucos especialistas. A demora para reconhecer essas enfermidades favorece a progressão dos quadros, aumenta o risco de sequelas e mantém a transmissão ativa em comunidades vulneráveis.

Ao levar uma ferramenta de IA para a atenção básica, o Ministério da Saúde aposta em reduzir o tempo entre o aparecimento da lesão e a suspeita diagnóstica, desafogando também os serviços de média e alta complexidade, que hoje recebem muitos encaminhamentos inespecíficos.

Diversidade de dados é chave para desempenho da IA

Para o secretário de Vigilância em Saúde e Ambiente do Ministério da Saúde, Fabiano Geraldo Pimenta Junior, o desempenho do CUTIS-AI depende diretamente da representatividade dos dados usados no treinamento do modelo. “Quando falamos em inteligência artificial aplicada à saúde, a qualidade e a diversidade dos dados são fundamentais. Uma tecnologia desenvolvida a partir de uma população específica pode não apresentar o mesmo desempenho quando aplicada a outros grupos. Por isso, construir uma base brasileira, com diferentes fototipos de pele, regiões, condições de vida e perfis epidemiológicos é essencial”, afirma.

O cuidado em incluir variados tons de pele, faixas etárias e realidades socioeconômicas busca evitar que o sistema funcione bem apenas em recortes específicos da população, problema comum em tecnologias de IA treinadas com bancos de dados estrangeiros.

Ferramenta não substitui exame clínico

Apesar do índice de acerto próximo a 80%, o Ministério da Saúde e o Einstein reforçam que o CUTIS-AI é uma ferramenta de apoio e não substitui a avaliação presencial feita por médicos e demais profissionais habilitados. O resultado apresentado pelo aplicativo é uma indicação de probabilidade, que precisa ser sempre interpretada à luz do exame clínico, da história do paciente e, quando necessário, de exames complementares.

A expectativa é que, ao dar mais segurança à triagem inicial, o sistema reduza encaminhamentos desnecessários, ajude a priorizar casos graves e contribua para diagnósticos mais precoces, especialmente em doenças negligenciadas. Isso tende a melhorar a qualidade do atendimento e o uso dos recursos do SUS.

Próximos passos do CUTIS-AI

Os próximos passos incluem ampliar o estudo para incorporar mais pacientes e imagens, aperfeiçoar os algoritmos e iniciar a implementação gradual do aplicativo em unidades de saúde, com prioridade para regiões com escassez de especialistas e infraestrutura limitada. Também está no horizonte a capacitação de equipes da atenção básica para o uso da tecnologia no dia a dia dos serviços.

Com a base de dados em expansão e o modelo em constante ajuste, o Ministério da Saúde vê no CUTIS-AI um projeto que pode, no futuro, inspirar outras aplicações de inteligência artificial na saúde pública brasileira, sempre com foco em populações historicamente desassistidas e na realidade epidemiológica do país.