CUTIS-AI usa IA para diagnosticar pele no SUS com 80% de precisão

Inteligência Artificial

App inovador auxilia no diagnóstico de doenças de pele no SUS com alta precisão e funcionamento offline.

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O Ministério da Saúde e o Einstein Hospital Israelita iniciaram a fase de testes do CUTIS-AI, aplicativo de inteligência artificial que auxilia profissionais do SUS na identificação de doenças de pele, com taxa de acerto em torno de 80% e foco em regiões com pouca oferta de dermatologistas.

App analisa fotos e dados clínicos, até sem internet

Na prática, o CUTIS-AI funciona como uma ferramenta de apoio à triagem na Atenção Primária à Saúde. O profissional registra fotografias das lesões de pele e insere informações clínicas, epidemiológicas e sociodemográficas do paciente. A partir desse conjunto de dados, o sistema sugere hipóteses de doenças e ajuda a definir a necessidade de encaminhamento para o especialista.

A tecnologia foi treinada com uma base de mais de 4 mil imagens de lesões e dados de cerca de 1,4 mil pacientes atendidos no SUS. Segundo os desenvolvedores, essa diversidade é central para aumentar a precisão do algoritmo diante de diferentes tipos de pele, condições regionais e perfis epidemiológicos.

Um dos diferenciais do aplicativo é o funcionamento off-line. O profissional pode usar o CUTIS-AI mesmo em locais sem conexão à internet, recurso voltado a equipes que atuam em áreas remotas ou em municípios pequenos, onde o acesso à rede e a especialistas costuma ser mais limitado.

Entenda o contexto

O SUS concentra a maior parte dos atendimentos dermatológicos do país, mas a distribuição de especialistas é desigual e se concentra nas grandes cidades. Na atenção básica, médicos generalistas e enfermeiros muitas vezes são os primeiros – e, em alguns casos, os únicos – a avaliar lesões de pele, incluindo doenças infecciosas e problemas causados por acidentes com animais.

Nesse cenário, o CUTIS-AI foi desenhado para ampliar a capacidade de identificação desses quadros, sem substituir o olhar clínico do profissional. Ao indicar possibilidades diagnósticas e quadros de maior gravidade, o app tende a reduzir o tempo até o encaminhamento adequado, o que é decisivo em doenças que podem deixar sequelas ou evoluir de forma rápida.

Ferramenta foi moldada à realidade da atenção básica

Para adaptar o sistema ao dia a dia das unidades de saúde, a equipe responsável ouviu profissionais da atenção básica ao longo do desenvolvimento. A ideia foi ajustar linguagem, fluxo de uso e tipo de informação solicitada às rotinas reais de consultórios, postos e equipes de saúde da família.

A cientista de dados do Einstein Hospital Israelita Isabelle Carvalho destaca que o foco está em quem está na ponta. “A tecnologia pretende ampliar a capacidade de identificação de doenças, especialmente na Atenção Primária à Saúde”, afirma.

Já o secretário de Vigilância em Saúde e Ambiente do Ministério da Saúde, Fabiano Geraldo Pimenta Junior, ressalta a importância de o sistema ser treinado com dados locais. “É importante construir uma base de dados brasileira e diversificada para garantir que a ferramenta seja adequada às características da população”, diz.

Suporte ao médico, não substituição

Apesar da taxa de acerto em torno de 80%, o CUTIS-AI segue classificado como tecnologia em estudo e não tem a pretensão de substituir a consulta presencial. O resultado da análise é apresentado como apoio à decisão clínica, cabendo ao profissional definir diagnóstico, conduta e necessidade de exames complementares ou encaminhamento.

Especialistas envolvidos no projeto avaliam que pode haver resistência inicial de parte da categoria, sobretudo entre profissionais mais experientes, mas reforçam que a ferramenta é um suporte para qualificar o atendimento, especialmente onde não há acesso fácil a dermatologistas.

O Ministério da Saúde e o Einstein devem ampliar a base de imagens e casos, refinar os algoritmos e iniciar novos ciclos de capacitação de equipes do SUS. A expectativa é expandir progressivamente o uso do CUTIS-AI em unidades de saúde e monitorar o desempenho em campo, avaliando impacto em tempo de diagnóstico, segurança do paciente e redução de erros em doenças de pele.