Uso de IA para Diagnóstico de Câncer de Pele

thallyson kawan lima oliveira

claudinei alves pereira reis

miguel afonso castro de almeida

adriana maia da silva coelho - orientador(a)

galesandro henrique capovilla - coorientador(a)

Contato: -

Centro Profissional Dom Bosco

Resumo. O câncer de pele é a neoplasia mais comum no Brasil, correspondendo a 31,3% dos diagnósticos. A detecção precoce é vital, pois resulta em taxas de cura superiores a 90%, mas barreiras de acesso e a demora no sistema público de saúde são desafios significativos. Para solucionar essa questão, o projeto desenvolveu e validou uma solução computacional com o objetivo de auxiliar no diagnóstico precoce de lesões cutâneas. A solução consiste em um aplicativo móvel, o Skin Analyser AI, e um dashboard interativo. O núcleo do sistema é um modelo de Inteligência Artificial (IA) que emprega uma arquitetura de deep learning, especificamente uma Rede Neural Convolucional (CNN) com backbone EfficientNet, utilizando a técnica de Aprendizagem por Transferência (Transfer Learning). O treinamento e a validação do modelo foram realizados com um conjunto de dados consolidado de fontes públicas, principalmente o ISIC Archive e o subconjunto HAM10000. O modelo de IA demonstrou um desempenho robusto, superando a meta inicial de 90% de acurácia. Os resultados indicam uma acurácia global de 92%, uma sensibilidade de 87% na identificação de lesões malignas e uma especificidade de 93% para lesões benignas. O desempenho da sensibilidade é comparável ao de estudos de referência na área, como o de Haenssle et al. (2018). O projeto entregou com sucesso tanto o aplicativo móvel, desenvolvido em Flutter, quanto o dashboard interativo para monitoramento de KPIs. Os resultados confirmam a hipótese de que a IA é uma ferramenta viável e de alta precisão para a triagem de câncer de pele. O Skin Analyser AI tem o potencial de atuar como um sistema de apoio à decisão clínica, contribuindo para a democratização do diagnóstico precoce e a otimização de recursos na saúde pública, sem substituir o diagnóstico médico final.

Palavras-chave: Câncer de Pele; IA; Programação.

Categoria: Informática