A detecção precoce do melanoma, o câncer de pele mais agressivo, acaba de ganhar um aliado promissor. Um novo sistema de inteligência artificial multimodal, desenvolvido por pesquisadores da Universidade Nacional de Incheon, no Reino Unido e no Canadá, demonstrou capacidade de identificar o tumor com 94,5% de precisão, combinando fotos da lesão e dados simples do paciente.
A inovação, detalhada no estudo publicado na revista Information Fusion, representa um avanço importante em um tipo de câncer que ainda desafia dermatologistas, especialmente nos estágios iniciais.
Por que o melanoma exige ferramentas mais precisas?
Mesmo profissionais experientes enfrentam dificuldades para reconhecer o melanoma nas fases iniciais. As manchas podem se comportar como pintas comuns, levando a atrasos que têm impacto direto no risco de metástase. Isso ocorre porque o melanoma possui grande capacidade de invadir tecidos profundos e alcançar vasos sanguíneos e linfáticos, espalhando-se para órgãos vitais.
Quando o tumor é descoberto cedo, a remoção cirúrgica costuma ser simples e as chances de cura ultrapassam 95%. Porém, diagnósticos tardios exigem tratamentos complexos e diminuem a sobrevivência.
O que diferencia o novo modelo de IA
Enquanto sistemas tradicionais de IA analisavam apenas a aparência da mancha, o novo modelo integra informações clínicas essenciais. Os pesquisadores treinaram o algoritmo utilizando o banco internacional SIIM-ISIC, com mais de 33 mil imagens acompanhadas de metadados. O sistema passou a reconhecer padrões combinados entre:
- cor e textura da lesão
- assimetria e bordas
- idade do paciente
- sexo
- local do corpo onde a pinta aparece
Essa leitura integrada permitiu que o desempenho superasse modelos muito utilizados, como ResNet-50 e EfficientNet, alcançando também F1-score de 0,94.
Transparência e variáveis que mais pesam
Um ponto forte do estudo foi a avaliação da importância de cada variável na tomada de decisão. Elementos como tamanho da lesão, localização anatômica e faixa etária mostraram-se determinantes, trazendo maior clareza sobre como o sistema chega às conclusões.
Essa transparência é essencial para incorporar o método como apoio à avaliação médica, tornando-o uma ferramenta de segurança adicional no processo diagnóstico.
Caminho para celulares, telemedicina e triagem remota
A proposta do grupo é levar a tecnologia para o uso cotidiano. O modelo pode futuramente integrar:
- aplicativos de triagem em smartphones
- plataformas de teledermatologia
- sistemas de apoio à decisão clínica
Isso pode beneficiar regiões com poucos especialistas, oferecendo triagem rápida e reduzindo o tempo até o atendimento presencial. A expectativa é que estudos em novas populações e testes clínicos mais amplos permitam a incorporação do sistema a ambientes de saúde inteligentes.
A era da IA multimodal aplicada ao melanoma
O estudo reforça uma tendência crescente: ferramentas que unem imagem, sinais clínicos e dados pessoais para análises mais completas. Essa abordagem aumenta a precisão e se aproxima da avaliação humana, mas com velocidade e padronização ampliadas.
À medida que essas tecnologias avançam, a perspectiva é que o diagnóstico precoce do melanoma se torne mais acessível, principalmente para pessoas que enfrentam barreiras geográficas ou dificuldade de acesso a dermatologistas.
