Um novo sistema de inteligência artificial (IA) conseguiu identificar melanoma — o tipo mais agressivo de câncer de pele — com 94,5% de precisão, ao integrar a análise da imagem da lesão com informações clínicas básicas do paciente, como idade, sexo e local do corpo onde a pinta aparece.

A abordagem, descrita por pesquisadores da Universidade Nacional de Incheon, na Coreia do Sul, promete dar um salto na detecção precoce da doença e ampliar o acesso ao diagnóstico.

Melanoma é difícil de identificar O melanoma é um dos tumores de pele mais difíceis de diagnosticar, mesmo para especialistas. Muitas lesões parecem benignas, confundem médicos e atrasam o início do tratamento — e, nesse câncer, semanas fazem diferença.

Isso porque o melanoma é altamente agressivo e tem grande capacidade de invadir camadas profundas da pele e alcançar vasos sanguíneos e linfáticos. Quando isso ocorre, as células cancerígenas se espalham rapidamente para outros órgãos, como pulmões, fígado e cérebro.

A evolução costuma ser muito mais veloz do que em outros tipos de câncer de pele, como o carcinoma basocelular ou o espinocelular. Por isso, o diagnóstico precoce é considerado o principal fator para aumentar as chances de cura: quando identificado ainda na fase inicial, o melanoma pode ser removido com cirurgia simples, com taxas de sobrevida que ultrapassam 95%.

Com atraso, porém, o cenário muda: a doença exige tratamentos mais agressivos, tem risco maior de metástase e as chances de sobrevivência caem de forma significativa.

Como o modelo funciona Até agora, a maior parte das ferramentas de IA analisava apenas a imagem, ignorando dados clínicos que influenciam o risco. O novo estudo mostra que unir essas duas camadas de informação melhora a performance e deixa o sistema mais parecido com a tomada de decisão humana.

O grupo liderado pelo professor Gwangill Jeon, do Departamento de Engenharia de Sistemas Embarcados, treinou um modelo de aprendizado profundo com o banco internacional SIIM-ISIC, que reúne mais de 33 mil imagens dermatoscópicas acompanhadas de metadados clínicos.

A IA aprendeu a reconhecer padrões sutis que associam:

aspecto da lesão (cor, borda, textura, assimetria); idade do paciente; sexo; localização anatômica da pinta. Com essa combinação, a tecnologia atingiu 94,5% de precisão e um F1-score de 0,94 — desempenho superior ao de modelos consagrados baseados apenas em imagem, como ResNet-50 e EfficientNet.

“O melanoma é difícil de diagnosticar apenas pelas características visuais. Precisávamos de tecnologias que convergissem imagem e dados do paciente”, explicou Jeon ao apresentar o trabalho. Mais transparente: o que a IA leva em conta Os pesquisadores também fizeram uma análise de importância das variáveis, um passo essencial para que médicos entendam e confiem no resultado.

A investigação mostrou que alguns elementos têm peso significativo no acerto do diagnóstico, como:

tamanho da lesão, idade, região do corpo onde a pinta aparece. Essa transparência pode ajudar dermatologistas a usar o sistema como apoio — não como substituto — da avaliação clínica.

Aplicações práticas e impacto no mundo real O modelo foi pensado para sair do laboratório e chegar à rotina médica. Segundo Jeon, a tecnologia pode embasar:

aplicativos de triagem em smartphones; plataformas de teledermatologia; ferramentas de apoio à decisão em consultórios. Com isso, regiões remotas e serviços com poucos especialistas poderiam ter acesso mais rápido a uma análise inicial, reduzindo erros e acelerando encaminhamentos.

“Esta pesquisa pode transformar o rastreamento de melanoma no mundo real”, afirma Jeon. “É um passo em direção ao diagnóstico personalizado e à medicina preventiva.” Próximos passos O estudo, publicado na revista Information Fusion, reforça uma tendência que vem ganhando força: IA multimodal, capaz de integrar diferentes tipos de informação — texto, imagem, sinais clínicos — para tomar decisões mais robustas.

A meta da equipe é avançar nos testes clínicos, adaptar o modelo a diferentes populações e, no futuro, incorporá-lo a sistemas de saúde inteligentes.

G1

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O omeprazol, medicamento utilizado por milhões de pessoas no mundo todo, inclusive no Brasil, é recomendado para o tratamento de úlceras no estômago e intestino, mas cada vez mais evidências apontam que o uso indiscriminado do fármaco pode causar problemas de saúde.

Especialistas ouvidos pelo portal g1 explicam que, um estudo recente que sugeria que o remédio pode estar ligado ao desenvolvimento de demência em pacientes era observacional.

“É uma relação indireta: o remédio não causa o problema cognitivo, mas pode facilitar uma deficiência que interfere no metabolismo cerebral”, detalhou Iago Navas, neurologista da Clínica Sartor.

O especialista destaca que o ácido gástrico é fundamental para liberar a vitamina B12 dos alimentos. Quando suprimido por muito tempo, a absorção diminui, o que está associado a sintomas como fadiga, formigamento, lapsos de memória e dificuldade de concentração. A reposição da vitamina, todavia, pode reverter esse cenário.

De acordo a pesquisa feita pelos profissionais da Universidade de Cambridge, no Reino Unido, publicado na Alzheimers & Dementia, existe a possibilidade desse diagnóstico ocorrer em um tempo de até nove anos, o que permitiria futuros pacientes se beneficiarem de intervenções que reduzam o risco neurodegenerativo.

A equipe analisou dados genéticos de pacientes do Biobank (banco de dados anônimos de pacientes da rede de saúde) e descobriu que muitos apresentavam, a partir de outras condições, deficiências em diversas áreas, como a resolução de problemas e recuperação de números na memória.

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Na coluna de quinta, abordei a discussão sobre o papel da tecnologia na promoção de acessibilidade e equidade no sistema de saúde, um dos temas centrais da FISweek 2025, evento voltado à inovação e tendências da área. No entanto, quem esteve no centro das atenções foi a inteligência artificial e, como consequência, o debate sobre ética e o uso de IA nas decisões clínicas.

Não se trata mais de uma questão sobre se a inteligência artificial vai ser usada, mas quando e de que forma – esse foi o consenso entre os especialistas. Para o médico Charles Souleyman, diretor-executivo da Rede Total Care (que pertence ao grupo Amil), a telemedicina não pode ser utilizada com o único objetivo de reduzir custos e fazer consultas de cinco minutos. “O resultado é uma consulta de péssima qualidade, com um agravante: provavelmente, será solicitado um número excessivo de exames, o que representa uma completa distorção”, afirmou.

Então, como garantir a eficiência da inteligência artificial para apoiar as decisões clínicas? Carlos Sacomani, doutor em urologista pela Faculdade de Medicina da USP e especialista em projetos em telemedicina, destacou a importância de checar a qualidade dos algoritmos utilizados. “Os dados precisam de robustez e é fundamental saber se o algoritmo foi bem treinado, se a validação é consistente. Atualmente, há produtos que são apresentados como se tivessem a capacidade de responder a todas as perguntas, o que nem sempre é verdade”.

Outro ponto preocupante é a formação dos profissionais de saúde para lidar com a tecnologia. “Exigirá o preparo do médico para formular as perguntas certas. Essa capacitação ainda passa longe dos cursos de graduação, mas tem que entrar no currículo das faculdades de medicina. Não se discute mais se a IA vai ser utilizada, e sim como. Uma consulta assistida por inteligência artificial pode sugerir falas compassivas que confortem o paciente, listar dúvidas que talvez não tenham sido respondidas e até recomendar exames complementares”, detalhou Souleyman.

Ambos também debateram como a IA pode desempenhar um papel determinante na melhora da gestão na saúde. Imaginemos um atendimento como um pronto-socorro: em vez de todas as imagens de raio-X de pulmão serem encaminhadas para a análise de um radiologista, a inteligência artificial se encarregaria de filtrar os casos normais – que são maioria – transferindo para o especialista apenas o que é suspeito. “O custo será menor e o profissional qualificado terá mais tempo para analisar o caso, agilizando o processo”, explicou Souleyman.

Por Mariza Tavares G1

Um estudo realizado por pesquisadores da Universidade McMaster, no Canadá, apontou que o uso exclusivo do índice de massa corporal (IMC) como medida de saúde metabólica pode não ser o ideal para identificar os riscos cardiovasculares.

A equipe afirma que o acúmulo de gordura no abdômen e no fígado, mesmo em pessoas aparentemente saudáveis, está associado a danos nas artérias e pode elevar o risco de derrame e infarto.

Deste modo, os cientistas propõem uma mudança na forma como médicos avaliam os riscos ligados à obesidade. No trabalho, os pesquisadores analisaram exames de ressonância magnética e dados clínicos de mais de 33 mil adultos no Canadá e no Reino Unido.

Eles identificaram que a gordura visceral, que se acumula em torno dos órgãos, e a gordura hepática, armazenada no fígado, estão fortemente associadas ao espessamento e à obstrução das artérias carótidas, responsáveis por levar sangue ao cérebro.

Essas alterações são importantes marcadores de risco para doenças cardíacas e acidente vascular cerebral (AVC). O efeito persistiu mesmo após o ajuste de fatores como colesterol, pressão arterial e estilo de vida. Ainda segundo os responsáveis pela pesquisa, duas pessoas com exatamente o mesmo peso podem ter riscos cardiovasculares distintos.

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