Pesquisa utiliza imagens dermatoscópicas e alcança cerca de 80% de acerto, com potencial para auxiliar a triagem médica no SUSA tecnologia que reconhece rostos em fotos e organiza o que vemos nas redes sociais agora também pode ajudar médicos a identificar sinais de câncer de pele.
Na Universidade Federal do Pampa (Unipampa), a ciência feita em sala de aula e no laboratório resultou em um modelo de inteligência artificial capaz de analisar imagens de lesões cutâneas e apoiar o diagnóstico precoce da doença, mostrando como a pesquisa universitária pode se transformar em ferramenta de cuidado e proteção à saúde.
O trabalho é de autoria da aluna de Engenharia de Computação, Eduarda Menezes da Silveira, e contou com orientação do professor da Unipampa, Sandro Camargo. Os resultados da pesquisa foram publicados em 29 de janeiro de 2026 na Revista Brasileira de Cancerologia, periódico científico do Instituto Nacional do Câncer (INCA).
Segundo Silveira, a motivação surgiu da necessidade de ampliar o apoio ao diagnóstico precoce, especialmente em contextos onde há escassez de especialistas. “A avaliação clínica já utiliza imagens dermatoscópicas, então a inteligência artificial se mostrou uma alternativa promissora para aprender padrões dessas imagens e atuar como ferramenta de apoio ao médico, especialmente em cenários com limitação de acesso a dermatologistas”, explica.
O sistema utiliza redes neurais profundas treinadas com milhares de imagens dermatoscópicas de lesões previamente classificadas e confirmadas por biópsia. O modelo aprende a reconhecer padrões relacionados à cor, forma e estrutura das lesões. Na prática, ao receber uma imagem dermatoscópica, o sistema retorna a sugestão de diagnóstico acompanhada de um nível de confiança. Ele foi estruturado para identificar oito classes distintas de lesões cutâneas, incluindo melanoma e outros tipos de câncer de pele.
Camargo destaca que o diferencial científico do estudo está na construção de um processo completo e validado: “Desenvolvemos um pipeline que vai desde a identificação manual das lesões, pré-processamento e treinamento do modelo até validação interna e externa com imagens clínicas reais. Isso demonstra viabilidade técnica e potencial de transferência para uso clínico, caracterizando o estudo como uma prova de conceito aplicável à triagem dermatológica”.
O modelo chegou a identificar 8 de 10 imagens de lesões analisadas e alcançou sensibilidade de 80,44%. De acordo com o docente, esses índices estão dentro da faixa observada em estudos internacionais semelhantes. “Pesquisas na área relatam sensibilidades entre 72% e 89% e acurácia média entre 78% e 91%. Portanto, o desempenho é promissor e tecnicamente competitivo, especialmente por se tratar de um estudo-piloto com conjunto reduzido de imagens anotadas manualmente”, afirma.
A aluna ressalta que o desempenho é melhor quando as imagens possuem boa qualidade e são obtidas com dermatoscópio, enquanto lesões raras e imagens fora do padrão ainda representam desafios. A confiabilidade do modelo foi avaliada em duas etapas. Na validação interna, as imagens foram divididas em 90% para treino e 10% para teste. Já na validação externa, o sistema foi aplicado em 58 imagens dermatoscópicas inéditas, obtidas em ambiente clínico real.
O estudo também seguiu princípios éticos fundamentais, com uso de dados públicos anonimizados e conformidade com as Resoluções nº 466/2012 e nº 510/2016 do Conselho Nacional de Saúde.
Para o professor Sandro Camargo, o trabalho mostra, na prática, como a pesquisa universitária pode se traduzir em impacto direto na saúde e na vida da população. “A integração entre computação e saúde permite gerar soluções tecnológicas com impacto social direto, formar estudantes preparados para problemas reais e promover transferência de conhecimento para o sistema público de saúde”.
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A tecnologia pode contribuir para a triagem precoce de câncer de pele na atenção primária, apoiar médicos generalistas e ajudar a reduzir desigualdades regionais no acesso a dermatologistas.
“A ferramenta pode auxiliar na identificação de lesões que merecem maior atenção e priorizar encaminhamentos. Ela não substitui o diagnóstico médico, mas pode apoiar o profissional de saúde no dia a dia”, explica Silveira.
O sistema foi desenvolvido para uso restrito ao ambiente clínico e depende de imagens obtidas com dermatoscópio. Entre as limitações estão a diversidade ainda restrita de dados, especialmente em relação a diferentes tons de pele, e o fato de o modelo analisar apenas imagens, sem considerar informações clínicas do paciente.
Os próximos passos incluem a ampliação das bases de dados, aprimoramento do desempenho e novas validações em ambientes clínicos reais. Para que a tecnologia seja aplicada na prática, será necessário o envolvimento de instituições como o Ministério da Saúde, o INCA e a Sociedade Brasileira de Dermatologia.
O estudo contou com apoio da NVIDIA, empresa referência mundial no desenvolvimento de hardware para inteligência artificial, suporte que foi fundamental para a viabilização da pesquisa.
