Einstein e Ministério da Saúde testam CUTIS-AI, ferramenta offline para ajudar equipes do SUS a identificar doenças de pele negligenciadas

O Hospital Israelita Albert Einstein e o Ministério da Saúde estão testando uma ferramenta de inteligência artificial criada para ajudar profissionais da rede pública, o SUS, a identificar doenças de pele negligenciadas, segundo reportagem do Estadão publicada em 30 de outubro. Chamada CUTIS-AI, a ferramenta foi desenvolvida por meio do Proadi-SUS, programa em que hospitais filantrópicos de excelência realizam projetos para a rede pública.

A CUTIS-AI combina fotos da lesão com informações clínicas. Um modelo analisa cor, formato e textura na imagem, enquanto outro avalia as respostas a um questionário curto, e os resultados são integrados para apoiar o profissional. Ela abrange suspeitas de esporotricose, leishmaniose cutânea, hanseníase, cromoblastomicose, lobomicose e tuberculose cutânea, além de lesões causadas por picadas de aranha-marrom. Foi construída a partir de mais de 4.000 imagens de lesões de 1.448 pacientes, em 10 centros de referência das cinco regiões do país, e alcançou 80% de acurácia nas avaliações.

O questionário original tinha 254 perguntas, e a equipe selecionou as 12 que melhor diferenciam as sete condições, para que a ferramenta caiba na rotina do atendimento. Ela funciona sem internet, o que é importante onde essas doenças são comuns: 19,1% dos participantes cujas fotos treinaram o modelo não tinham água tratada em casa. Lívia Maria de Oliveira, gerente de inovação em produtos digitais do Einstein, disse ao Estadão que a ferramenta serve para apoiar a investigação, e não para encerrar o diagnóstico.

O que isso muda na prática

Francisco Edilson, diretor do Departamento de Doenças Transmissíveis do ministério, afirmou que a ferramenta prioriza doenças determinadas socialmente e as populações mais vulneráveis, seguindo o princípio da equidade do SUS. A iniciativa se soma a outros usos da IA em dados de saúde pública, como quando a Unifesp usou IA em prontuários hospitalares do SUS para mapear a violência doméstica contra mulheres.

O desempenho por tom de pele ainda não foi medido, e a equipe reconhece que o modelo não viu todas as condições. Montar a base de dados com pacientes brasileiros, em vez de importar uma do Norte Global, dialoga com a defesa de uma IA nacional que Lula transformou em tema da sua reeleição, e a base anonimizada deve ser publicada para outros pesquisadores.

Daqui para a frente, vale acompanhar o resultado dos testes nos centros colaboradores em outubro e novembro, a transferência prevista para o ministério em dezembro, como serão definidos os critérios de encaminhamento para que uma suspeita leve ao tratamento e se a análise regulatória libera a ferramenta para uso no SUS em 2027.