Aplicativos prometem usar IA para câncer de pele. Mas eles funcionam no mundo real? IA e médico talvez sejam mais úteis juntos.
- Dr. Olivério Carvalho
- 16 de ago.
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Atualizado: 17 de ago.
O aplicativo analisa uma fotografia enviada. Ele não examina o paciente inteiro.
Uma inteligência artificial pode reconhecer câncer de pele em uma fotografia?
Mas quem vai escolher qual lesão fotografar? O paciente?
E o que acontece quando a fotografia é ruim, uma lesão não é vista como suspeita pelo paciente ou o algoritmo da IA tranquiliza equivocadamente este paciente?
A inteligência artificial está chegando rapidamente à medicina — e a dermatologia é uma das especialidades em que essa transformação é mais visível.
Hoje já existem aplicativos para smartphones que permitem fotografar uma pinta ou outra lesão da pele e receber, em poucos segundos, uma classificação de risco produzida por inteligência artificial. Mas, será que isto é confiável?
A proposta é atraente: colocar uma ferramenta capaz de auxiliar na detecção precoce do câncer de pele dentro do celular de milhões de pessoas.
E há bons motivos para levar essa tecnologia a sério. Isso merece entusiasmo.
Algoritmos modernos já demonstraram capacidade considerável para reconhecer padrões em imagens de lesões cutâneas.
Em uma revisão e meta-análise publicada em 2026 no JAMA Dermatology, envolvendo 11 estudos prospectivos e mais de 2.500 pacientes, sistemas de inteligência artificial apresentaram desempenho semelhante ao de dermatologistas na identificação de melanoma a partir de imagens dermatoscópicas. Mas esse cenário é muito diferente de uma pessoa, sozinha em casa, escolher uma lesão e fotografá-la com seu próprio celular.
Portanto, a questão já não é simplesmente perguntar:
“A inteligência artificial consegue reconhecer um câncer de pele em uma fotografia?”
A pergunta mais importante passou a ser:
Essa tecnologia consegue funcionar de maneira segura quando sai dos estudos e dos ambientes clínicos controlados e vai parar nas mãos de pessoas comuns?
E ambas são perguntas muito diferentes.
Já existem dezenas de aplicativos de IA para avaliar câncer de pele
Uma revisão realizada pela força-tarefa de Inteligência Artificial da European Academy of Dermatology and Venereology (EADV) avaliou aplicativos dermatológicos disponíveis na Europa. Na atualização específica realizada em junho de 2026, foram identificados 38 aplicativos baseados em inteligência artificial voltados à avaliação ou triagem de possíveis cânceres de pele. A revisão também encontrou importantes limitações relacionadas à validação científica, transparência, inclusão de diferentes tipos de pele e avaliação após a implantação no mundo real.
O número destes aplicativos cresce rapidamente. A quantidade de evidências clínicas robustas, entretanto, cresce muito mais devagar.
Isso é importante porque criar um algoritmo capaz de classificar fotografias não é a mesma coisa que criar uma ferramenta médica capaz de realizar uma triagem segura.
Uma fotografia não é um paciente. Qual lesão deverá ser fotografada? Quem vai escolher qual lesão é suspeita?
O aplicativo não examina toda a pele do paciente. Ele só analisa a imagem que recebeu.
E isso significa que uma lesão potencialmente importante pode nunca chegar à inteligência artificial porque a pessoa:
1) não percebeu sua existência;
2) não conseguiu enxergá-la;
3) não a considerou diferente das demais;
4) não conseguiu fotografá-la adequadamente;
5) ou simplesmente escolheu fotografar outra lesão.
Um algoritmo pode ser excelente analisando determinada fotografia e, ainda assim, não saber que existe outra lesão suspeita alguns centímetros ao lado ou nas costas do paciente.
Essa é uma limitação fundamental quando se tenta transformar reconhecimento de imagens em triagem médica. Outra questão fundamental consiste em, antes de a IA interpretar corretamente uma fotografia, é necessário conseguir produzir uma fotografia adequada, que ela seja capaz de interpretar.
Cabelos, localização difícil, iluminação, ângulo da câmera, características da própria lesão e o aparelho utilizado podem interferir nesse processo.
Um estudo prospectivo de 2026 mostrou que, mesmo em condições favoráveis, cerca de uma em cada seis lesões não pôde ser fotografada adequadamente pelo aplicativo. Quando os próprios pacientes fizeram as fotografias, menos de um terço das imagens pôde ser capturado com sucesso.
O falso negativo pode ser o erro mais perigoso
Imagine dois erros possíveis.
No primeiro, o aplicativo classifica uma lesão benigna como suspeita.
A pessoa se preocupa, procura atendimento e posteriormente descobre que não havia câncer.
É um problema: gera ansiedade, consultas e eventualmente procedimentos desnecessários.
Mas existe o erro oposto.
Uma lesão maligna recebe uma classificação tranquilizadora.
A pessoa acredita que está tudo bem e posterga a avaliação médica. Nesse caso, a consequência potencial é diferente.
Muitas perguntas acabam ficando sem resposta adequada:
1) funciona igualmente bem em diferentes tons de pele?
2) mantém seu desempenho quando utilizado com diferentes modelos de celulares?
3) o que acontece quando a fotografia é inadequada e o aplicativo não consegue interpretá-la?
4) o que acontece depois que uma lesão recebe uma classificação de alto ou baixo risco?
5) o paciente que recebeu uma classificação suspeita é efetivamente encaminhado para avaliação médica?
6) quanto tempo leva até que esse paciente seja atendido?
7) o paciente terá acesso a um serviço de saúde ou a um dermatologista capacitado para avaliar aquela lesão?
8) algum possível câncer pode ficar sem avaliação porque a IA forneceu uma classificação tranquilizadora?
9) quantas pessoas sem câncer são encaminhadas desnecessariamente por resultados falsamente suspeitos?
10) e principalmente, o que acontece com os pacientes que recebem uma avaliação tranquilizadora da IA, mas na realidade apresentam uma doença mais séria?
Essas perguntas fazem parte da segurança da ferramenta.
Isto não permite dizer que a inteligência artificial seja incapaz de auxiliar na identificação do câncer de pele. Também não permite concluir que ela já tornou a experiência médica dispensável.
Dependendo da tarefa, da qualidade do algoritmo, do tipo de imagem e da experiência do médico, humanos e máquinas apresentam pontos fortes e limitações diferentes.
A inteligência artificial não precisa ser perfeita para ser útil. Seria um erro exigir que a IA nunca falhe. Médicos também erram. Alguns exames também apresentam falsos positivos e falsos negativos.
O objetivo de uma nova tecnologia médica não deve necessariamente ser atingir perfeição, mas demonstrar que sua utilização dentro de determinado contexto produz benefício suficiente, com riscos conhecidos e aceitáveis.
A inteligência artificial pode futuramente ampliar o acesso à dermatologia, ajudar na triagem, priorizar pacientes que necessitam de atendimento rápido e oferecer suporte a profissionais menos experientes.
Os estudos atuais mostram que esse potencial é real. Os resultados científicos já demonstram que alguns algoritmos são capazes de reconhecer padrões complexos e, em determinadas condições, alcançar desempenho comparável ao de médicos.
Mas a pergunta decisiva é outra: o que acontece quando a IA deixa os estudos e encontra o mundo real, com pacientes reais e decisões que podem antecipar ou atrasar a procura por atendimento e o disgnóstico?
Referências:
Kips J, Papeleu J, Shen A, et al. Artificial intelligence-based smartphone application for skin cancer detection: a prospective diagnostic accuracy study. British Journal of Dermatology. 2026;194(6):1077–1086. DOI: 10.1093/bjd/ljag057. Estudo prospectivo independente com 1.458 participantes e 1.904 lesões, incluindo avaliação das condições reais de obtenção das fotografias.
Laiouar-Pedari S, Kühn A, Wies C, et al. Prospective Evidence on Artificial Intelligence-Assisted Melanoma Diagnostics: A Systematic Review and Meta-Analysis. JAMA Dermatology. 2026;162(5):478–487. DOI: 10.1001/jamadermatol.2026.0217.
Anriot J, Yan S, Coste C, et al. Limits of Artificial Intelligence Models for Skin Cancer Diagnosis in Realistic Settings. JAMA Dermatology. 2026;162(7):701–708. DOI: 10.1001/jamadermatol.2026.1492.
Sangers T, et al. Smartphone Applications in Dermatology With Special Focus on AI: A European-Continent-Based Review. International Journal of Dermatology. 2026. Revisão conduzida pela força-tarefa de IA da EADV, com atualização específica dos aplicativos de IA para câncer de pele em junho de 2026.
Conteúdo educativo. Não substitui avaliação médica individualizada.
Dr. Olivério Carvalho é médico dermatologista em São Paulo, formado pela Faculdade de Ciências Médicas da Santa Casa de São Paulo e especialista em Dermatologia pela Universidade de São Paulo (USP), com atuação em câncer de pele, cirurgia dermatológica e criocirurgia. Sua prática é voltada ao diagnóstico preciso e à escolha individualizada do tratamento, incluindo biópsias de pele, atendimento de pacientes idosos, avaliação de casos complexos e segunda opinião médica. CRM-SP 59.971 — RQE 108.382
