IA revoluciona diagnóstico de câncer de pele com com 95% de precisão

O avanço acelerado da tecnologia, especialmente da inteligência artificial, tem transformado áreas inteiras da sociedade, e a medicina está entre as que mais colhem esses impactos. Hoje, sistemas inteligentes já conseguem interpretar exames, identificar padrões invisíveis ao olho humano e apoiar diagnósticos que antes dependiam exclusivamente da experiência do especialista.

Entre as aplicações mais promissoras está o uso da IA no diagnóstico de cânceres difíceis de detectar. E nenhum representa melhor esse desafio do que o melanoma, o tipo mais agressivo de câncer de pele. Ele evolui rapidamente, pode se espalhar para órgãos vitais em pouco tempo e muitas vezes se confunde com lesões benignas, o que atrasa o tratamento e reduz drasticamente as chances de cura.

Agora, uma nova tecnologia desenvolvida por pesquisadores da Universidade Nacional de Incheon, na Coreia do Sul, promete mudar esse cenário. Um sistema de inteligência artificial conseguiu identificar melanoma com 94,5% de precisão, combinando imagem da lesão com dados clínicos do paciente — um salto que pode revolucionar a triagem e o diagnóstico precoce da doença.

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IA combina imagem e dados clínicos e detecta melanoma com 94,5% de precisão

O melanoma é conhecido por sua agressividade e capacidade de invadir rapidamente camadas profundas da pele, alcançando vasos sanguíneos e linfáticos. Quando isso acontece, células cancerígenas podem atingir pulmões, fígado e até o cérebro. A evolução é muito mais veloz que em outros tipos de câncer de pele, como o carcinoma basocelular ou o espinocelular.

Por isso, diagnosticar cedo é vital: quando identificado no começo, o melanoma pode ser removido com uma cirurgia simples, alcançando taxas de sobrevida acima de 95%. Quando há atraso, porém, o tumor exige tratamentos agressivos e apresenta riscos elevados de metástase, diminuindo consideravelmente as chances de sobrevivência.

O que a nova tecnologia traz de diferente

Até agora, a maioria dos sistemas de IA analisava apenas imagens das lesões — e, isoladamente, elas podem enganar até mesmo dermatologistas experientes. O estudo coreano inovou ao incluir informações básicas do paciente, criando um modelo multimodal capaz de enxergar mais que a superfície.

A IA foi treinada com o banco internacional SIIM-ISIC, que reúne mais de 33 mil imagens dermatoscópicas acompanhadas de metadados clínicos.

Assim, o sistema passou a reconhecer padrões que combinam:

características visuais da lesão (cor, borda, textura, assimetria); idade do paciente; sexo; localização da pinta no corpo.

Essa integração elevou a precisão para 94,5%, com um F1-score de 0,94 — desempenho superior a modelos já consolidados, como ResNet-50 e EfficientNet.

“O melanoma é difícil de diagnosticar apenas pelas características visuais. Precisávamos de tecnologias que convergissem imagem e dados do paciente”, explicou o professor Gwangill Jeon, líder da pesquisa.

Entendendo o que mais pesa no diagnóstico

Os pesquisadores também fizeram uma análise de importância das variáveis, fundamental para que médicos compreendam como a IA toma decisões. Entre os fatores que mais influenciaram o acerto estão:

o tamanho da lesão; a idade do paciente; a região do corpo onde a pinta aparece.

Essa transparência ajuda a reforçar que a IA deve atuar como apoio, não substituição, à avaliação clínica.

Aplicações práticas: da telemedicina ao consultório

A tecnologia foi projetada para ser aplicada no mundo real, e não apenas em laboratório. Segundo Jeon, o modelo pode ser incorporado em:

aplicativos de triagem em smartphones; plataformas de teledermatologia; ferramentas de apoio à decisão médica em consultórios.

Com isso, regiões remotas ou com poucos especialistas poderiam ter acesso a uma análise inicial mais rápida, reduzindo erros e acelerando o encaminhamento ao dermatologista.

“Esta pesquisa pode transformar o rastreamento de melanoma no mundo real”, afirma Jeon. “É um passo rumo ao diagnóstico personalizado e à medicina preventiva.”

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Próximos passos

Publicado na revista Information Fusion, o estudo reforça o crescimento das chamadas IAs multimodais, capazes de integrar imagem, texto e dados clínicos para decisões mais precisas.

O objetivo agora é: avançar para testes clínicos mais amplos;

adaptar o modelo a diferentes populações; e, futuramente, integrá-lo a sistemas públicos e privados de saúde.

Com resultados tão expressivos, a tecnologia abre portas para um futuro em que o diagnóstico precoce, especialmente de doenças agressivas como o melanoma, seja mais acessível, rápido e preciso.