Novo dispositivo de identificação de câncer de pele é desenvolvido por estudantes do RS

Um novo dispositivo portátil, que utiliza inteligência artificial (IA) para detectar o câncer de pele, foi desenvolvido por dois estudantes de 17 anos de Porto Alegre. O aparelho, chamado de SkinScan, analisa lesões em segundos, com um alcance de 77% de precisão nos testes, de acordo com o projeto. 

O projeto foi desenvolvido no Colégio João Paulo I (JPSul), e rendeu à dupla de estudantes do ensino médio o prêmio na Mostra Internacional de Ciência e Tecnologia (Mostratec), a maior do segmento na América Latina. A equipe também está em diálogo com o Hospital de Clínicas de Porto Alegre para futuras parcerias.

As mentes por trás do SkinScan são de Fernanda Gib, que pesquisava sobre câncer de pele, e de Arthur Duval, que tem conhecimentos de robótica. Eles desenvolveram um equipamento de cerca de 500 gramas, em uma impressora 3D, com lente, bateria, placa computacional e tela sensível ao toque. 

A IA foi treinada com mais de 10 mil imagens de lesões benignas e malignas de bases públicas. O aparelho captura 12 fotos em sequência da lesão, e em aproximadamente dois segundos, o sistema indica se a imagem é suspeita ou não. No entanto, ainda não estão autorizados testes em pessoas.

De acordo com o professor Giovane Irribarem de Mello, coordenador do Laboratório de Robótica do JPSul e co-orientador do projeto com a professora Maria Eduarda Dias, o dispositivo não substituirá o médico. “Esse tipo de tecnologia pode ajudar especialmente em unidades de saúde onde faltam médicos especialistas, preenchendo essa lacuna”, disse.

Segundo o Ministério da Saúde, o câncer de pele é o tipo de câncer mais comum no Brasil, entretanto, as chances de cura ultrapassam 90% quando o diagnóstico é feito no início. Em 2022, a região sul teve 41% de casos de câncer de pele em todo o país, segundo levantamento da Sociedade Brasileira de Dermatologia (SBD). Historicamente, o RS é um dos estados com maiores incidências da doença.

Como funciona o SkinScan

1. O usuário posiciona o aparelho sobre a lesão;

2. A lente captura uma sequência de 12 imagens;

3. O computador processo os padrões em cerca de dois segundos;

4. A IA compara a lesão com o banco de dados treinado;

5. A tela exibe se a lesão é suspeita ou não.

*Com informações do g1 RS