Fonte / Veículo: Medicina S/A

Data: 05/11/2026

Link: SUS e Einstein criam IA para identificação de doenças de pele

O CUTIS-AI usa imagens da lesão de pele somadas a dados clínicos, epidemiológicos e sociodemográficos da população brasileira.

Entre as doenças identificáveis estão esporotricose, leishmaniose cutânea, hanseníase, cromoblastomicose, lobomicose, tuberculose cutânea e lesões por picada de aranha marrom (loxoscelismo).

O aplicativo funciona mesmo sem internet e foi desenvolvido a partir de entrevistas com profissionais da atenção básica.

O estudo já analisou cerca de 1.400 pacientes e reuniu mais de 4.000 imagens de lesões, com taxa de acerto de aproximadamente 80%.

O projeto ainda está em fase de estudo e é pensado como apoio à decisão clínica, não substituto da avaliação do profissional de saúde.

Amplia a capacidade de identificar doenças de pele negligenciadas em regiões com menos especialistas, área historicamente carente de dermatologistas no SUS.

Foi construído com base de dados brasileira e diversidade de fototipos de pele, cuidado explícito contra o viés de modelos treinados majoritariamente em outras populações.

Cautela: a taxa de acerto de 80% ainda está em fase de estudo, com amostra de 1,4 mil pacientes, e o texto não detalha desempenho por doença individualmente nem comparação com diagnóstico de especialista.

Indexado em: 09/11/2026

Coleta: fila de news da VPS

Fonte / Veículo: Medicina S/A

Data: 05/11/2026

Link: SUS e Einstein criam IA para identificação de doenças de pele

O CUTIS-AI usa imagens da lesão de pele somadas a dados clínicos, epidemiológicos e sociodemográficos da população brasileira.

Entre as doenças identificáveis estão esporotricose, leishmaniose cutânea, hanseníase, cromoblastomicose, lobomicose, tuberculose cutânea e lesões por picada de aranha marrom (loxoscelismo).

O aplicativo funciona mesmo sem internet e foi desenvolvido a partir de entrevistas com profissionais da atenção básica.

O estudo já analisou cerca de 1.400 pacientes e reuniu mais de 4.000 imagens de lesões, com taxa de acerto de aproximadamente 80%.

O projeto ainda está em fase de estudo e é pensado como apoio à decisão clínica, não substituto da avaliação do profissional de saúde.

Amplia a capacidade de identificar doenças de pele negligenciadas em regiões com menos especialistas, área historicamente carente de dermatologistas no SUS.

Foi construído com base de dados brasileira e diversidade de fototipos de pele, cuidado explícito contra o viés de modelos treinados majoritariamente em outras populações.

Cautela: a taxa de acerto de 80% ainda está em fase de estudo, com amostra de 1,4 mil pacientes, e o texto não detalha desempenho por doença individualmente nem comparação com diagnóstico de especialista.

Indexado em: 09/11/2026

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