Notícias de saúde

Treinando a Inteligencia Artificial para diagnosticar as lesões da pele

27 de outubro de 2025 (Bibliomed). Uma revisão publicada na revista The Lancet Digital Health analisou 101 estudos que treinam inteligência artificial (IA) para reconhecer infecções sexualmente transmissíveis (ISTs) a partir de fotos de lesões de pele. O entusiasmo vem dos números: em uma meta-análise de 55 estudos, os algoritmos atingiram alta sensibilidade e especificidade para mpox (antiga varíola dos macacos) — 97% e 99%, respectivamente — e também para escabiose (95% e 97%). Na prática, isso significa grande capacidade de acertar diagnósticos e evitar falsos alarmes em testes laboratoriais.

Mas há um “porém”. A maioria dos trabalhos (85%) usou bancos de imagens públicos, frequentemente com cenários controlados e pouca variedade de contextos. Os autores apontam lacunas de qualidade, como descrição incompleta de como as imagens foram rotuladas, pouco detalhamento de validação pública, falta de comparações padrão (benchmarking) e análises de viés insuficientes. Resultado: o desempenho impressiona no laboratório, mas pode não se repetir em consultórios, triagens e populações diversas.

Outro dado importante: 88% dos estudos focaram em mpox, enquanto escabiose, herpes, sífilis e molusco receberam bem menos atenção — o que limita a generalização. A mensagem final é de otimismo cauteloso: a IA tem potencial real para detecção precoce e ampliar o acesso à triagem, desde que sejam criados repositórios padronizados e diversos de imagens e protocolos claros de avaliação. Até lá, autodiagnóstico por foto não substitui consulta e testes clínicos.
Palavras-chave:

Fonte: The Lancet Digital Health. DOI: 10.1016/j.landig.2025.100894.