O Sistema Único de Saúde (SUS) e o Hospital Israelita Albert Einstein concluíram a fase inicial de desenvolvimento de uma plataforma de inteligência artificial na saúde voltada à triagem e ao reconhecimento de doenças de pele de elevada prevalência no Brasil. Batizado de CUTIS-AI, o sistema combina imagens das lesões com informações clínicas, epidemiológicas e sociodemográficas para apoiar profissionais da rede pública, sobretudo na Atenção Primária, onde a escassez de especialistas costuma dificultar o diagnóstico.
Ferramenta mira sete enfermidades dermatológicas frequentes
De acordo com os responsáveis pelo projeto, o algoritmo foi treinado para identificar inicialmente sete condições: esporotricose, leishmaniose cutânea, hanseníase, cromoblastomicose, lobomicose, tuberculose cutânea e lesões provocadas por acidentes loxoscélicos (picada de aranha-marrom). Todas essas doenças apresentam manifestações semelhantes em estágio inicial, o que pode levar a atrasos no tratamento quando o paciente procura unidades básicas de saúde longe de centros de referência.
O CUTIS-AI não pretende substituir a avaliação médica. A proposta é funcionar como uma segunda opinião, apontando a probabilidade de cada enfermidade a partir da foto capturada com o próprio celular, mesmo em localidades sem acesso à internet. Segundo os pesquisadores, a taxa de acerto provisória gira em torno de 80 %, resultado considerado promissor para um protótipo ainda em estudo clínico.
Base de dados nacional impulsiona desempenho do algoritmo
Para treinar a rede neural, o Ministério da Saúde e o Einstein coletaram mais de 4 mil imagens provenientes de cerca de 1,4 mil pacientes atendidos em serviços do SUS. A diversidade de fotótipos cutâneos, regiões geográficas e contextos socioeconômicos contribuiu para um conjunto de dados amplo o suficiente para representar a realidade brasileira, fator decisivo para reduzir vieses usuais em aplicações de inteligência artificial.
“Ao reunir fotografias de lesões de pacientes de diferentes estados, estamos construindo uma base robusta que torna a tecnologia útil na ponta”, afirmou a cientista de dados do Einstein, Isabelle Carvalho. Ela destaca que a amplitude do banco de imagens amplia a capacidade do modelo de reconhecer variações sutis de cor, textura e formato em peles claras, morenas ou escuras.
Desenvolvimento alinhado às demandas da Atenção Primária
O aplicativo que hospeda o CUTIS-AI foi desenhado depois de entrevistas com equipes da atenção básica. A interface orienta o profissional a registrar a foto em ângulo adequado, inserir dados clínicos essenciais e verificar possíveis fatores de risco antes de solicitar a análise automática. Todo o processo pode ocorrer off-line; o upload para o servidor só acontece quando o dispositivo se conecta a uma rede, garantindo suporte em áreas remotas da Amazônia, do cerrado ou do semiárido.
De acordo com o Ministério da Saúde, o próximo passo é expandir os testes para novas unidades sentinelas e incorporar feedback dos usuários. Caso o desempenho se mantenha estável, a pasta avaliará a distribuição do aplicativo em postos de saúde de municípios com menor disponibilidade de dermatologistas.
Parceria público-privada e financiamento
O projeto integra o Programa de Apoio ao Desenvolvimento Institucional do SUS (Proadi-SUS), que prevê a participação de hospitais de excelência, como o Einstein, na criação de soluções tecnológicas para a rede pública. O financiamento cobre desde a captação das imagens até a infraestrutura de computação em nuvem que roda o modelo de machine learning.
Para o secretário de Vigilância em Saúde e Ambiente do ministério, Fabiano Geraldo Pimenta Junior, a iniciativa mostra como o país pode ganhar autonomia em algoritmos adaptados às suas necessidades. “Construir uma base brasileira, com diferentes fototipos de pele, regiões, condições de vida e perfis epidemiológicos é essencial”, disse o secretário.
Método de validação e próximos passos
O estudo utiliza um desenho prospectivo multicêntrico. A cada nova imagem coletada, o laudo clínico definitivo serve de padrão-ouro para comparar os resultados da IA. O desempenho é medido por métricas como sensibilidade, especificidade e área sob a curva ROC. A equipe pretende alcançar acurácia superior a 90 % antes de submeter o algoritmo à avaliação da Anvisa para uso amplo no SUS.
Além disso, já estão em curso negociações para incluir outras dermatoses de interesse público, como micose fungoide, carcinoma basocelular e melanoma, ampliando o escopo do sistema. Uma linha paralela de pesquisa avalia o emprego de câmeras de smartphones de baixo custo, comuns nos postos de saúde, para verificar se a qualidade das imagens interfere na assertividade.
Impacto potencial para o SUS
Estima-se que as doenças de pele citadas respondam por milhares de atendimentos anuais na rede pública. Em muitas regiões, o primeiro contato do paciente ocorre com equipes de enfermagem ou clínicos-gerais sem formação específica em dermatologia. Com a IA, o profissional recebe rapidamente uma lista de possíveis diagnósticos ordenados por probabilidade, o que pode agilizar o encaminhamento ao especialista quando necessário e reduzir gastos com exames adicionais.
Outro benefício esperado é a criação de um repositório de imagens continuamente atualizado. A cada nova foto validada, o modelo pode ser re-treinado para melhorar a precisão, seguindo protocolos de segurança e anonimização de dados. Essa retroalimentação garante que o sistema evolua junto com o perfil epidemiológico brasileiro.
Segurança, ética e confidencialidade
Todos os registros fotográficos passam por processo de criptografia no momento da captura e são armazenados de forma anonimizada. O paciente é informado sobre o uso da imagem para fins de pesquisa e assistência, assinando termo de consentimento livre e esclarecido. O projeto foi aprovado por comitês de ética em pesquisa do Einstein e do Ministério da Saúde.
Os desenvolvedores ressaltam que o CUTIS-AI está longe de ser uma decisão clínica final ou uma “segunda tela” que possa substituir o médico. A responsabilidade permanece com o profissional de saúde, que deve correlacionar os resultados do algoritmo com exame físico, histórico do paciente e dados laboratoriais.
Perspectivas para a inteligência artificial na saúde pública
A adoção de IA pelo SUS segue tendência mundial de buscar eficiência em sistemas de saúde com recursos limitados. No Brasil, iniciativas semelhantes já monitoram radiografias de tórax, retinopatia diabética e classificação de risco em urgências. O projeto dermatológico difere por operar sem necessidade de conectividade constante e por ter sido treinado desde o início com dados de pacientes brasileiros, fator que aumenta a relevância clínica e a aderência cultural.
Para o Ministério da Saúde, o sucesso do CUTIS-AI poderá abrir caminho a novos acordos com instituições acadêmicas e empresas de tecnologia, reforçando a estratégia de inovação aberta. A pasta avalia ainda a criação de um marco regulatório específico para soluções de inteligência artificial na saúde, contemplando padrões de interoperabilidade, certificação de software e rotinas de auditoria algorítmica.
Calendário de implantação e avaliação econômica
A expectativa preliminar é concluir a fase de validação clínica em 2027. Caso aprovado, o aplicativo será disponibilizado gratuitamente às Secretarias Estaduais e Municipais de Saúde. Estudos de custo-efetividade em elaboração apontam economia potencial com redução de deslocamentos de pacientes para centros de referência, menor número de biópsias desnecessárias e tratamento precoce, fatores que diminuem internações prolongadas e complicações.
Enquanto isso, o consórcio responsável pela ferramenta continua recolhendo contribuições de profissionais da linha de frente para ajustar fluxos de uso, sofisticar explicações visuais geradas pela IA e aprimorar a experiência do usuário. A meta é entregar uma solução que exija treinamento mínimo, atenda às diretrizes do SUS e respeite as particularidades de cada região, do litoral ao interior.
Com a maturação do CUTIS-AI, o Brasil avança na incorporação de inteligência artificial na saúde, demonstrando como a colaboração entre governo e instituições de excelência pode gerar tecnologias alinhadas às demandas da população e às normas de segurança vigentes.
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