Saúde e Einstein desenvolvem IA para identificar doenças de pele no SUS

O Ministério da Saúde e o Einstein Hospital Israelita desenvolveram uma inteligência artificial capaz de identificar, por meio de imagens, doenças de pele. A ferramenta chamada de CUTIS-AI apresenta 95,8% de taxa de precisão e foi criada para apoiar profissionais de saúde que trabalham no SUS (Sistema Único de Saúde) na triagem e na identificação das enfermidades.

As doenças-alvo do sistema são: esporotricose, leishmaniose cutânea, hanseníase, cromoblastomicose, lobomicose, tuberculose cutânea, além de lesões decorrentes de acidentes loxoscélicos (picada de aranha marrom). No entanto, outras também podem ser identificadas.

O programa ainda está em fase de estudo e os resultados devem embasar o pedido de regularização na Anvisa, e a transferência da tecnologia ao Ministério da Saúde, que está programada para dezembro.

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Funcionamento da ferramenta

A inovação usa como base imagens da lesão e dados clínicos, epidemiológicos e sociodemográficos, que ajudam a traçar o perfil dos pacientes. O aplicativo funciona mesmo em locais sem conexão com a internet. A proposta é que a IA seja uma ferramenta de apoio, sem substituir a avaliação clínica dos profissionais.

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 para a entrega de uma solução que esteja conectada à realidade da população que utiliza o SUS”.

Fabiano Geraldo Pimenta Junior, Secretário de Vigilância em Saúde e Ambiente do Ministério da Saúde.

Até o momento, o projeto investigou mais de 1.400 pessoas, em dez unidades da Federação, sendo eles: Amazonas, Pará, Maranhão, Bahia, Mato Grosso, Distrito Federal, Minas Gerais, Paraná, Santa Catarina e Rio Grande do Sul.

As análises incluíram mais de 4 mil imagens. Destas, foram identificadas mais de 111 enfermidades diferentes. A maior concentração de casos está entre homens do Amazonas e do Pará.

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 para a entrega de uma solução que esteja conectada à realidade da população que utiliza o SUS”.

Fabiano Geraldo Pimenta Junior, Secretário de Vigilância em Saúde e Ambiente do Ministério da Saúde.

Base de dados atual da ferramenta

Os dados levantados no estudo contemplam diferentes fototipos de pele, o que contribui para o desenvolvimento e a avaliação da tecnologia artificial aplicada à dermatologia.

•  3,4% estão classificados no fototipo I (pele clara);
• 17,6% no fototipo II (pele clara);
• 27,8% no fototipo III (pele morena clara);
• 29,5% no fototipo IV (pele morena moderada);
• 19,4% no fototipo V (pele morena escura)
• e 2,3% no fototipo VI (pele negra).

Em relação ao sexo biológico, 58,1% são do sexo masculino e 41,9% do sexo feminino.

Diagnósticos realizados

Sobre as imagens analisadas, até o momento, foram mais de 4 mil imagens.

Deste total, 74% (2.996) correspondem às sete doenças-alvo da pesquisa, sendo elas:

• acidentes loxoscélicos, 1.150 casos (38,4%);
• hanseníase, 616 casos (20,6%);
• leishmaniose cutânea, 577 casos (19,3%);
• esporotricose, 481 casos (16,1%);
• cromoblastomicose, 90 casos (3,0%);
• tuberculose cutânea, 42 casos (1,4%);
• e lobomicose, 40 casos (1,3%).

As quatro primeiras concentram 95% dos casos-alvo validados.

Segundo o Einstein, a ferramenta também é capaz de identificar outras doenças de pele além do foco principal. Os demais registros (cerca de 1.052 que correspondem a 26%) foram classificados como “diagnósticos diferenciais“, reunindo mais de 104 enfermidades diferentes. Os mais frequentes foram:

• carcinoma basocelular, 196 casos (18,6% dos diferenciais);
• psoríase, 103 casos (9,8%);
• vitiligo, 92 casos (8,7%);
• queratose seborreica, 38 casos (3,6%);
• úlcera venosa de estase, 35 casos (3,3%);
• e carcinoma espinocelular, 33 casos (3,1%)

Por região

Segundo o estudo, Santa Catarina, Amazonas e Pará concentram, juntos, 77,7% dos diagnósticos de doença de pele e 69,1% são de pessoas que vivem em áreas urbanas. Além disso, 19,1% dos pacientes com manifestações cutâneas não tinham acesso à água tratada na residência.

Próxima etapa do estudo

Em agosto, a equipe participou do 61º Congresso da Sociedade Brasileira de Medicina Tropical (Medtrop), considerado o maior congresso multidisciplinar de medicina tropical da América Latina. Em outubro, o trabalho também foi apresentado no Fórum Global de Cuidados Centrados na Pessoa 2026, em Boston, nos Estados Unidos.

Uma nova etapa da pesquisa, prevista para este mês, vai avaliar o desempenho da IA e a experiência dos profissionais com o aplicativo.

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