Uma pesquisa desenvolvida na Universidade Federal do Pampa (Unipampa) criou um modelo de inteligência artificial (IA) capaz de apoiar o diagnóstico precoce de câncer de pele.
O estudo, iniciado em 2025, alcança mais de 80% de acerto e teve os resultados publicados em 29 de janeiro na Revista Brasileira de Cancerologia, periódico vinculado ao Instituto Nacional do Câncer (Inca).
A pesquisa faz parte do trabalho de conclusão de curso (TCC) da estudante de Engenharia de Computação Eduarda Menezes da Silveira, com a orientação do professor Sandro Camargo.
O modelo faz a análise de imagens dermatoscópicas — exame não invasivo que permite visualizar lesões de pele de maneira aumentada — a partir da mesma tecnologia que reconhece rostos em fotos e organiza o que vemos nas redes sociais.
A estudante destaca o potencial que a pesquisa tem para contribuir com o diagnóstico precoce de câncer de pele.
— Existe um senso de responsabilidade grande, porque estamos lidando com saúde, e isso exige rigor científico, ética e consciência de que a tecnologia precisa servir às pessoas, sempre em apoio ao trabalho médico — afirma Eduarda.
Como funciona
O modelo aprende a reconhecer padrões relacionados a cor, forma e estrutura das lesões. Na prática, ao receber uma imagem dermatoscópica, o sistema sugere um diagnóstico acompanhado de um nível de confiança. A pesquisa foi estruturada para identificar oito classes distintas de lesões cutâneas, incluindo melanoma e outros tipos de câncer de pele.
Segundo o coordenador da pesquisa, professor Sandro Camargo, a ideia é que o modelo sirva como apoio para um diagnóstico inicial de triagem, funcionando como uma segunda opinião para a análise médica.
— O nosso interesse de maneira nenhuma é substituir o médico. No momento em que a gente foi desenvolver o projeto, a nossa ideia era justamente fornecer uma ferramenta de suporte à atividade médica — diz o professor.
A estudante acrescenta que a ferramenta serve como apoio para o diagnóstico, que depende da experiência médica e da disponibilidade de especialistas.
— Como a avaliação clínica já utiliza imagens dermatoscópicas, a inteligência artificial se mostrou uma alternativa promissora para aprender padrões dessas imagens e atuar como uma ferramenta de apoio ao médico, especialmente em cenários com limitação de acesso a dermatologistas — afirma Eduarda.
Treinamento e validação
O algoritmo foi treinado com milhares de imagens dermatoscópicas de lesões previamente classificadas e confirmadas por biópsia utilizando redes neurais profundas e infraestrutura de alto desempenho para acelerar o processamento e os testes. A pesquisa utilizou a base de dados International Skin Cancer, que contém imagens associadas a diagnósticos reais.
— O treinamento envolveu diferentes etapas de ajuste e validação, buscando melhorar continuamente o desempenho do sistema — explica Eduarda.
O treinamento foi realizado da seguinte forma: 80% das imagens (1,6 mil fotos) foram usadas para treinar a IA, enquanto os 20% restantes (400 fotos) foram separados para testar o desempenho do algoritmo com imagens inéditas. O modelo identificou oito de cada 10 imagens de lesões analisadas e alcançou sensibilidade de 80,44%.
— Dentro desse trabalho, já usamos uma quantidade bem grande de imagens. Ainda temos algo em torno de umas 10 mil imagens que podemos agregar no modelo — conta Camargo.
Desafios
Uma das limitações é a diversidade ainda restrita de dados, especialmente em relação a diferentes tons de pele.
— A base de dados é internacional e baseada principalmente em coletas de imagens no Hemisfério Norte. Tem pouca representatividade das peles típicas do Brasil — explica o professor.
Os pesquisadores sugeriram, no artigo publicado na Revista Brasileira de Cancerologia, a necessidade de iniciativas nacionais para a coleta de imagens de peles.
— Superar essas limitações passa pela ampliação e diversificação das bases de dados e por parcerias institucionais — acrescenta Eduarda.
A proposta é que essa coleta seja conduzida pelo Inca e pelo Sistema Único de Saúde (SUS). O projeto ainda é considerado uma prova de conceito, demonstrando que a técnica funciona, mas que precisa desses dados locais para alcançar seu potencial.
— A partir de agora, vamos buscar contato com órgãos governamentais, Ministério da Saúde, Secretaria de Saúde do Estado e secretarias municipais para que a gente possa aprimorar o projeto e dar a ele uma escala maior — afirma Camargo.
Parceria com a Nvidia
A parceria com a Nvidia, uma das maiores empresas de tecnologia do mundo no desenvolvimento de IA, foi um dos fatores que viabilizou a execução do projeto. A companhia oferece suporte a pesquisadores do mundo todo por meio de um programa acadêmico.
No caso da Unipampa, a empresa disponibilizou suporte de hardware e acesso à nuvem, com recursos avaliados em aproximadamente R$ 1,5 milhão.
— Sem o auxílio da Nvidia seria impossível desenvolver o projeto, porque para treinar a IA nós precisamos de muitos recursos de hardware e a gente não tinha esses recursos disponíveis — explica o professor.
Projeto inovador
O trabalho realizado por Eduarda na Unipampa ainda é único no Brasil. Durante a pesquisa inicial, a pesquisadora fez uma busca minuciosa durante três meses e não encontrou nenhuma ferramenta ou estudo brasileiro que se propusesse a realizar a mesma atividade de diagnóstico por IA.
— Simplesmente não encontramos. O grande problema, ou a grande restrição, é que o diagnóstico é uma atividade exclusivamente médica — conclui o professor.
Eduarda explica que já existem pesquisas sobre o uso de IA na dermatologia em outros lugares do mundo.
— O diferencial deste trabalho está no contexto nacional, na preocupação com aplicação responsável e na possibilidade de adaptação à realidade do sistema público de saúde brasileiro — diz a estudante.
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