IA brasileira usa fotos e dados clínicos para ajudar a identificar doenças de pele no SUS

Identificar uma doença de pele pode ser um desafio, especialmente em regiões onde faltam especialistas. Uma ferramenta de inteligência artificial desenvolvida pelo Einstein Hospital Israelita em parceria com o Ministério da Saúde , por meio do Proadi- SUS , pretende ajudar a encurtar esse caminho na

Identificar uma doença de pele pode ser um desafio, especialmente em regiões onde faltam especialistas. Uma ferramenta de inteligência artificial desenvolvida pelo Einstein Hospital Israelita em parceria com o Ministério da Saúde , por meio do Proadi- SUS , pretende ajudar a encurtar esse caminho na rede pública. A ferramenta combina fotos das lesões com informações clínicas para apoiar profissionais de saúde na identificação de suspeitas de esporotricose, leishmaniose cutânea, hanseníase , cromoblastomicose, lobomicose, tuberculose cutânea, além de lesões decorrentes de picadas de aranha-marrom (acidentes loxoscélicos). “A imagem sozinha conta uma história. Agora, quando pegamos a (informação) clínica junto, conseguimos contar uma história melhor”, afirma Lívia Maria de Oliveira, gerente de inovação em produtos digitais do Einstein. Chamada CUTIS-AI, a ferramenta foi desenvolvida a partir de mais de 4 mil imagens de lesões de 1.448 pacientes, coletadas em dez centros de referência nas cinco regiões do País, e apresentou acurácia de 80% — ou seja, acertou cerca de 80 em cada 100 casos apresentados nas avaliações. Como a ferramenta funciona? A CUTIS-AI foi desenvolvida a partir de entrevistas com profissionais da atenção básica e combina dois tipos de análise. Um modelo observa características das lesões nas fotos, como cor, formato e textura. O outro avalia, a partir de um conjunto de questões, informações clínicas do paciente. Depois, os resultados são integrados para apoiar o profissional de saúde no diagnóstico. O questionário original tinha 254 perguntas. Para tornar o uso da ferramenta viável na rotina de atendimento, a equipe selecionou 12 questões que os modelos apontaram como mais relevantes para ajudar a diferenciar as sete condições investigadas. “O que a gente está oferecendo é uma ferramenta que tem a função de apoiar a investigação, e não de encerrar o diagnóstico. É mais um recurso com potencial para aumentar a capacidade de acerto do profissional lá na frente”, explica Lívia. A ferramenta funciona sem internet, permitindo o uso em locais com conexão limitada. Quando há acesso à rede, os dados podem ser enviados a um servidor central para apoiar o monitoramento epidemiológico. Por que priorizar essas doenças? As doenças de pele negligenciadas podem atingir populações em situação de vulnerabilidade, que enfrentam dificuldades para chegar ao diagnóstico e ao tratamento. Além dos efeitos na saúde, elas podem provocar estigma e prejudicar o trabalho e o bem-estar. Dados do projeto ajudam a mostrar parte desse contexto: entre os participantes cujas fotos foram usadas para desenvolver o modelo, 19,1% não tinham acesso à água tratada em casa. “As doenças de pele negligenciadas trazem um padrão de acesso e de como a pessoa chega a ter a doença. Por exemplo, a esporotricose: é uma doença de agricultor, de uma pessoa que se machuca num galho, que se raspa e o fungo entra”, explica Lívia. Para Francisco Edilson, diretor do Departamento de Doenças Transmissíveis do Ministério da Saúde, melhorar a identificação dos casos pode ajudar a visualizar áreas que precisam de mais atenção e orientar medidas como capacitação de profissionais e maior disponibilidade de especialistas. As informações também podem contribuir para ações sobre os determinantes sociais dessas doenças. “Estamos falando de uma ferramenta que traz a priorização de doenças determinadas socialmente ou negligenciadas e, portanto, priorizando populações mais vulnerabilizadas, seguindo um dos princípios do SUS, que é a equidade: olhar mais para quem precisa mais”, diz. Mas reconhecer uma suspeita é apenas uma parte do cuidado. Para que o aplicativo ajude o paciente a chegar ao tratamento, será necessário definir critérios de encaminhamento e organizar o percurso pelos serviços, respeitando os protocolos de cada doença e a estrutura regional do SUS. Quando a ferramenta chegará ao SUS? O atual modelo, ressalta Lívia, não garante o acerto para um paciente específico nem um desempenho igual em qualquer situação. “Existem algumas condições que a nossa IA nunca viu”, afirma. Também não está claro o desempenho específico da CUTIS-AI para cada tom de pele. O modelo foi construído considerando os diferentes fototipos presentes no País, mas os resultados obtidos em cada um ainda precisam ser avaliados. “Acreditamos que isso (construir uma base de dados com a população local) vai refletir razoavelmente bem a população brasileira, muito mais do que só importar uma base do Norte Global e acabar com muito mais caucasianos, que não é exatamente o que temos aqui”, afirma Lívia. Por isso, testes em andamento buscam entender como a ferramenta se comporta na rotina dos serviços de saúde, diante de novos pacientes, com diferentes profissionais e câmeras de celular. A tecnologia está em testes nos centros colaboradores, com avaliação prevista entre outubro e novembro de 2026. A transferência para o Ministério da Saúde está programada para dezembro. A expectativa é que, dependendo dos resultados dos testes e da avaliação regulatória, a ferramenta possa chegar ao SUS em 2027. “O nosso objetivo é garantir que a ferramenta seja segura, confiável e adequada às necessidades dos serviços de saúde”, afirma Edilson. Ao final do projeto, a equipe também pretende disponibilizar a base de dados para outros pesquisadores, diz Lívia. “Ela vai ser publicada, de maneira anonimizada, sem capacidade de identificação do paciente, para que outros pesquisadores também possam construir ciência em cima disso.”