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Região: Saúde Nova inteligência artificial auxilia no diagnóstico de doenças de pele na rede pública

Acompanhe os detalhes e principais informações apuradas sobre este caso.

Por Redatores da Empire Cidades 5 de novembro de 2026 às 00:30
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Região: Saúde Nova inteligência artificial auxilia no diagnóstico de doenças de pele na rede pública
Foto: Divulgação / Redação Empire Cidades
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Ministério da Saúde e hospital parceiro criam sistema para identificar enfermidades dermatológicas e apoiar o atendimento na saúde básica.

Moradores que utilizam o sistema público de saúde passam contar com um novo recurso tecnológico voltado para a triagem e identificação de problemas dermatológicos. Uma iniciativa conjunta do Ministério da Saúde resultou na criação de um sistema de inteligência artificial voltado para auxiliar equipes médicas e profissionais da rede básica no reconhecimento rápido de enfermidades na pele.

A ferramenta tecnológica foi batizada de CUTIS-AI. O sistema opera por meio da análise de fotografias de lesões cutâneas, combinadas com informações clínicas, epidemiológicas e sociodemográficas dos pacientes. A tecnologia foi construída com base em entrevistas realizadas com equipes médicas da atenção primária e possui a capacidade de funcionar mesmo em unidades que não contam com conexão à internet no momento do atendimento.

Conforme os dados divulgados sobre o projeto, o aplicativo já alcança uma taxa de precisão estimada em cerca de 80% nos diagnósticos preliminares. Os responsáveis pelo desenvolvimento reforçam que a inteligência artificial serve exclusivamente como um suporte operacional, não substituindo em nenhuma hipótese a avaliação clínica direta feita pelos médicos.

Entre as condições que a ferramenta consegue identificar estão patologias como esporotricose, leishmaniose cutânea, hanseníase, cromoblastomicose, lobomicose e tuberculose cutânea, além de lesões provocadas por acidentes loxoscélicos.

A base de desenvolvimento do sistema incluiu a análise de aproximadamente 1,4 mil pacientes, reunindo mais de 4 mil imagens de lesões distintas. Essa variedade de registros visa treinar o algoritmo para reconhecer diferentes manifestações clínicas em diversos tipos de pele, aumentando a confiabilidade do suporte oferecido aos profissionais de atendimento.

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