Tecnologia a serviço da pele: como a inteligência artificial está revolucionando a dermatologia

 

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Ferramentas podem ajudar a analisar a progressão de lesões, permitindo intervenções mais rápidas e eficazes

 

Você pode já ter se acostumado a ouvir sobre inteligência artificial (IA) para a criação de imagens e posts para as redes sociais. Mas na realidade, a IA não se resume a memes e vídeos absurdos. Seu maior potencial já pode ser observado em setores que beneficiam a população diariamente, como a detecção precoce de doenças e cuidados com a saúde. A dermatologia, por exemplo, é um setor que tem visto possibilidades e benefícios no uso da tecnologia. 

A inteligência artificial refere-se à capacidade de sistemas computacionais simularem funções cognitivas humanas, como aprendizado e resolução de problemas. Esses sistemas observam o ambiente, aprendem com ele e tomam decisões com base nesses

dados¹. De acordo com a dermatologista Luciana Samorano, médica consultora da Libbs, o impacto da IA na dermatologia pode ser significativo. Ferramentas inteligentes podem ajudar a analisar a progressão de lesões, aprimorando a triagem de pacientes e permitindo intervenções mais rápidas e eficazes. 

Com base em milhões de imagens dermatológicas, os algoritmos conseguem identificar padrões que podem passar despercebidos ao olho nu. Por exemplo, dermatoscópios acoplados a softwares inteligentes são capazes de mapear lesões cutâneas em 3D e correlacionar essas imagens com possíveis diagnósticos¹. Segundo Samorano, a IA já contribui, em alguns centros, no mapeamento de pintas, em programas de diagnóstico automatizado de tipos de pele e até sugestões de skin care. 

Empresas também utilizam a tecnologia para criar bancos de dados sobre ingredientes cosméticos e prever tendências de mercado. “A IA possivelmente irá revolucionar a dermatologia ao melhorar a precisão de alguns diagnósticos, acelerar processos de triagem e auxiliar na melhor definição de tratamentos, embora o exame dermatológico presencial e completo e o olhar de um especialista sejam considerados fundamentais.” 

O diagnóstico dermatológico é, muitas vezes, visual. Com mais de 2 mil tipos de doenças de pele e a semelhança entre algumas lesões, o desafio da diferenciação é grande. Esse cenário é agravado pela escassez global de dermatologistas, especialmente em países de baixa renda e áreas afastadas dos centros urbanos¹. 

O avanço na IA, aliada ao uso generalizado de smartphones em todo o mundo, não só significa uma oportunidade de ampliar o acesso à saúde dermatológica, como também de aumentar as taxas de diagnósticos mais precoces, o que pode resultar em tratamentos mais assertivos¹. 

Algumas aplicações da IA em dermatologia já encontraram seu caminho para a prática

clínica. Por exemplo, uma equipe de pesquisadores japoneses desenvolveu um modelo de IA capaz de avaliar a gravidade de casos de eczema, comumente conhecida como dermatite atópica, a partir de imagens carregadas diretamente pelos smartphones dos

pacientes³. O modelo visa superar a dificuldade que os pacientes têm em identificar a gravidade dos sintomas por conta própria e permite a busca por atendimento médico em tempo oportuno, melhorando o gerenciamento da doença³. 

Iniciativas como essas mostram como as possibilidades de cuidado dermatológico estão evoluindo com a IA. Mas, talvez, a principal revolução para o setor seja no combate no combate à doença de pele mais incidente no mundo: o câncer de pele.

 

Inteligência artificial no combate ao câncer de pele 

O câncer de pele é o tipo de câncer mais comum no mundo. No Brasil, o câncer de pele não melanoma corresponde a cerca de 30% de todos os tumores malignos registrados⁹. O diagnóstico normalmente começa com uma avaliação clínica e pode envolver dermatoscopia, biópsia e exames histopatológicos (análises microscópicas de tecidos)². 

Com o apoio da IA, esse processo tem se tornado mais preciso e eficiente. Algoritmos treinados com grandes bancos de imagens, como fotografias clínicas, dermatoscópicas e histopatológicas, conseguem distinguir com alta precisão entre lesões benignas e malignas¹. 

O uso da IA para o diagnóstico precoce do câncer de pele não é algo novo. Um estudo publicado na revista Nature, em 2017, mostrou que um modelo de IA treinado com mais de 129 mil imagens superou o desempenho de 21 dermatologistas no diagnóstico deste tipo de câncer. Desde então, pesquisadores buscam aplicar esses modelos de forma prática e significativa na vida real². 

Dados da Sociedade Brasileira de Dermatologia apontam que o uso da IA aumentou a sensibilidade diagnóstica de melanoma de 84% para 100%. O melanoma é o tipo mais letal de câncer de pele, com cerca de 55 mil mortes por ano no mundo, segundo a OMS, o que faz com que a detecção precoce seja crucial para aumentar as chances de cura⁵. 

“A IA tem demonstrado potencial para, além de diagnosticar o câncer, identificar subtipos específicos da doença, o que colabora para a recomendação de tratamentos mais precisos para cada caso”, acrescenta Samorano.

 

Limites e desafios da IA na dermatologia: o que ainda precisa evoluir 

Apesar dos avanços, a IA ainda enfrenta barreiras importantes. De acordo com Samorano, um dos principais desafios é a falta de diversidade nas imagens usadas para treinar algoritmos. “A maioria dos bancos de dados é composta por fotos de peles claras, o que pode reduzir a precisão dos diagnósticos em pessoas com peles mais escuras.” 

Outro ponto de atenção é a ocorrência de falsos positivos. A alta sensibilidade da IA pode gerar diagnósticos incorretos e levar a exames desnecessários, como biópsias. Além disso, como os sistemas operam apenas com imagens, eles não substituem o exame físico completo, tampouco a escuta do paciente. 

É importante destacar que a IA pode ser uma ferramenta valiosa para a dermatologia, mas deve ser usada com cautela e como complemento à avaliação médica tradicional e nunca substituindo-a.

 

Libbs
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Referências 

1. Journal of Clinical Medicine. Artificial Intelligence in Dermatology Image Analysis: Current Developments and Future Trends. Disponível em: https://www.mdpi.com/2077-0383/11/22/6826 (Acesso em: 26.06.2025) 

2. Nature. Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28117445/ (Acesso em: 26.06.2025) 

3. EurekaAlert. AI tool enables real-world assessment of eczema severity via smartphone photos. Disponível em: https://www.eurekalert.org/newsreleases/1084312 (Acesso em: 26.06.2025)  

4. JAAD International. The global reach of artificial intelligence in atopic dermatitis: The quality and reliability of ChatGPT responses in 8 languages. Disponível em: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11915516/ (Acesso em: 26.06.2025) 

5. Sociedade Brasileira de Dermatologia. Disponível em: Link (Acesso em: 26.06.2025) 

6. The Inkey List. Disponível em: https://uk.theinkeylist.com/pages/breakoutanalyzerpro?irclickid=XgDyuy1W7xycUdhUoBwpSRA%3AUksXXCzmZTgyR80&source=im

pact&medium=affiliate&irgwc=1 (Acesso em: 26.06.2025) 

7. Cetaphil. Disponível em: https://www.cetaphil.com.br/assistente-virtualskincare/analise-facial.html (Acesso em: 26.06.2025) 

8. Ministério da Saúde. Disponível em: https://www.gov.br/conitec/ptbr/midias/protocolos/resumidos/pcdt-resumido-dermatite-atopica.pdf . (Acesso em: 26.06.2025)

9. INCA. Câncer de pele não melanoma. https://www.gov.br/inca/ptbr/assuntos/cancer/tipos/pele-nao-melanoma (Acesso em: 26.06.2025)