Pesquisadores da University of Queensland e Monash University desenvolveram a IA PanDerm, capaz de melhorar a precisão no diagnóstico de doenças de pele, analisando diversas modalidades de imagem. Em testes com dermatologistas, a ferramenta aumentou a precisão na detecção de câncer de pele em 11 %, e 17% em outras doenças dermatológicas.
O que é o PanDerm e como funciona
O PanDerm é uma solução de inteligência artificial treinada com mais de 2 milhões de imagens de pele, de 11 instituições em diferentes países, proporcionando uma base robusta e diversificada. As modalidade incluídas no treinamento são:
- Fotografias de perto do local afetado;
- Imagens dermoscópicas (microscopia da pele);
- Lâminas de patologia (histopatologia);
- Fotografias totais do corpo.
Essa abordagem multimodal permite que o sistema analise sinais clínicos de forma semelhante ao raciocínio de dermatologistas, segundo o PhD Siyuan Yan, da Monash University.
Resultados em contexto clínico
Em estudos de leitura de casos médicos, o uso do PanDerm por dermatologistas melhorou a precisão diagnóstica de câncer de pele em 11%. Já entre profissionais não dermatologistas, a acurácia aumentou 16,5% no diagnóstico diferencial de 128 condições. Esses ganhos são particularmente relevantes para ambientes com falta de especialistas, como zonas rurais ou clínicas primárias.
A detecção precoce de melanomas em estágio inicial tiveram ganho de 10,2%, com uso de dados longitudinais. E foi demonstrado aprimoramento de 17% em acertos diagnósticos de outras doenças dermatológicas.
Além disso, a ferramenta mostrou boa sensibilidade para identificar alterações sutis em lesões ao longo do tempo, o que pode indicar risco de metástase.
O PanDerm foi avaliado em 28 benchmarks clínicos, incluindo rastreamento de câncer, estratificação de risco, prognóstico e segmentação de lesões.
Vantagens da IA multimodal
Por ser uma ferramenta que permite a utilização de múltiplos dados, diminui a dependência de grandes bases anotadas – um desafio comum em IA médica – e favorece o desempenho em cenários com pouca informação rotulada.
Para Zongyuan Ge, professor de Data Science e IA da Monash University, o PanDerm serve de suporte ao médico, interpretando imagens complexas e aumentando a confiança diagnóstica.
Potenciais aplicações e implantação
O professor H. Peter Soyer afirma que a solução pode ser crucial em ambientes com poucos recursos médicos, poupando tempo e aumentando a confiança no diagnóstico inicial. Já a professora Victoria Mar, do Alfred Health, acrescenta que o PanDerm pode tornar o monitoramento de lesões mais rápido, consistente e precoce.
Próximos passos e desafios
Estudos prévios — como uma revisão sistemática publicada em 2024 — indicam que a IA pode igualar ou superar dermatologistas em casos simples, mas enfrenta desafios em dados clínicos diversificados. Embora promissor, o PanDerm ainda está em fase de avaliação. A equipe planeja validar o desempenho em diferentes grupos demográficos e contextos clínicos, buscando assegurar resultados justos e eficazes para todos os pacientes.
A pesquisa foi publicada na revista Nature Medicine e envolveu instituições na Austrália, Europa e Ásia, como o Medical University of Vienna e NVIDIA AI Technology Centre de Cingapura.
Conclusão
O PanDerm representa um avanço significativo na aplicação da IA para diagnóstico cutâneo: sua capacidade de interpretar diversas formas de imagem pode reduzir subdiagnósticos e aumentar a eficiência clínica. A ferramenta promete democratizar o acesso a diagnóstico qualificado, especialmente em regiões com carência de especialistas. Mas ainda necessita mais validações, para ser realmente colocado em prática.
Fonte
Noticiado pela University of Queensland.
E NBC Right Now
Pesquisa publicada na Nature Medicine.
Atualizado em 19/06/2025
