Einstein testa IA que identifica doenças de pele em 80% dos casos

Inteligência Artificial

Sistema desenvolvido pelo Einstein analisa imagens e auxilia no diagnóstico de doenças dermatológicas com alta precisão.

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O Ministério da Saúde testa, em parceria com o Hospital Israelita Einstein, 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 em regiões que têm poucos dermatologistas e casos complexos de hanseníase e leishmaniose cutânea.

IA apoia, mas não substitui o médico

O CUTIS-AI funciona a partir de fotos das lesões e de dados clínicos, epidemiológicos e sociodemográficos do paciente, como local de moradia, condições de vida e histórico de exposição a vetores. Com essas informações, o algoritmo sugere hipóteses diagnósticas para doenças como esporotricose, leishmaniose cutânea, hanseníase, cromoblastomicose, lobomicose, tuberculose cutânea e lesões causadas por picada de aranha marrom.

O aplicativo que operacionaliza o sistema foi desenhado depois de entrevistas com profissionais da atenção básica e pode ser usado offline, recurso considerado essencial para unidades de saúde em áreas rurais e remotas sem conexão estável à internet.

Nos testes em curso, o CUTIS-AI já foi aplicado em cerca de 1,4 mil pacientes e acumula mais de 4 mil imagens de lesões, o que alimenta e refina o modelo de inteligência artificial. A taxa de acerto atual gira em torno de 80%, segundo os responsáveis pelo projeto.

A cientista de dados Isabelle Carvalho, do Hospital Israelita Einstein, reforça que a ferramenta é um apoio ao diagnóstico, não um substituto da avaliação presencial. “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.

Entenda o contexto

Doenças de pele como hanseníase, leishmaniose e micoses profundas são consideradas negligenciadas e costumam se concentrar em áreas mais pobres, com acesso limitado a especialistas. Em muitos municípios, quem faz o primeiro atendimento é o profissional da atenção básica, que precisa decidir se encaminha ou não o paciente para serviços de referência, o que pode levar semanas ou meses.

Ao oferecer uma segunda opinião instantânea, baseada em milhares de exemplos brasileiros, o CUTIS-AI pretende reduzir erros, acelerar o início do tratamento e evitar complicações, como deformidades e incapacidades físicas associadas a diagnósticos tardios. A expectativa do Ministério da Saúde é que o uso da tecnologia ajude a melhorar indicadores de controle de doenças e a otimizar o uso de recursos, diminuindo encaminhamentos desnecessários e priorizando os casos mais graves.

Por que a base de dados brasileira é importante?

De acordo com os desenvolvedores do projeto, o desempenho da inteligência artificial depende diretamente da qualidade e da diversidade das informações usadas no treinamento. Por isso, o estudo busca contemplar diferentes tons de pele, regiões do país e realidades socioeconômicas.

“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”, diz o secretário de Vigilância em Saúde e Ambiente do Ministério da Saúde, Fabiano Geraldo Pimenta Junior.

Com o avanço dos testes, o plano é ampliar continuamente o banco de imagens e registros clínicos, ao mesmo tempo em que se investe na capacitação de equipes de saúde para que a ferramenta seja integrada ao fluxo de atendimento diário, sem burocratizar a consulta.

Os próximos passos incluem expandir o uso do aplicativo em mais unidades do SUS, ajustar a interface conforme o retorno dos profissionais e avaliar o impacto da tecnologia em indicadores como tempo até o diagnóstico, número de encaminhamentos e início de tratamento em regiões com carência de especialistas.