SUS e Einstein criam inteligência artificial para diagnosticar doenças de pele

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Sistema de inteligência artificial desenvolvido por SUS e Einstein auxilia profissionais na triagem de doenças de pele no Brasil.
SUS e Einstein criam inteligência artificial para diagnosticar doenças de pele
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Uma iniciativa conjunta entre o Ministério da Saúde e o Einstein Hospital Israelita resultou no desenvolvimento de um sistema inovador baseado em inteligência artificial. A tecnologia foi criada para apoiar profissionais da saúde pública na triagem e na identificação de enfermidades dermatológicas em todo o país.

Batizada de CUTIS-AI, a ferramenta integra imagens de lesões cutâneas a dados clínicos, epidemiológicos e sociodemográficos que refletem diretamente a realidade brasileira. Essa combinação busca tornar o suporte tecnológico mais preciso e adequado à diversidade da população atendida pela rede pública.

Funcionalidade e doenças mapeadas

O sistema tem capacidade para auxiliar na identificação de diversas condições que exigem diagnóstico rápido e preciso na atenção básica. Entre as enfermidades mapeadas estão a esporotricose, a leishmaniose cutânea, a hanseníase, a cromoblastomicose, a lobomicose e a tuberculose cutânea.

Além das infecções, a tecnologia também auxilia no reconhecimento de lesões decorrentes de acidentes loxoscélicos, causados pela picada de aranha-marrom. O aplicativo que viabiliza o uso da IA foi estruturado a partir de entrevistas diretas com profissionais da ponta.

Tecnologia offline e precisão inicial

Um dos grandes diferenciais do projeto em fase de estudos é a capacidade de funcionamento em locais remotos. O aplicativo pode ser utilizado mesmo em áreas que não contam com conexão à internet, facilitando o acesso em regiões isoladas.

Atualmente, a taxa de acerto da ferramenta atinge cerca de 80% nos testes realizados. Os desenvolvedores reforçam, contudo, que a inteligência artificial atua exclusivamente como suporte, sem substituir a avaliação clínica presencial realizada pelos médicos e especialistas.

Avanço na base de dados nacional

Até o momento, a pesquisa clínica com o aplicativo já analisou aproximadamente 1,4 mil pacientes, acumulando um banco com mais de 4 mil imagens de lesões. Essa variedade de registros visuais e perfis sociodemográficos é considerada fundamental para o sucesso do treinamento algorítmico.

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