CUTIS-AI: a inteligência artificial brasileira criada para doenças de pele que o mundo costuma esquecer

⏱️ Tempo de leitura: ~5 minutos

Introdução

Quando se fala em inteligência artificial aplicada à dermatologia, o exemplo mais comum é a detecção de câncer de pele em países ricos. Em novembro de 2026, o Brasil apresentou um caminho diferente: o CUTIS-AI, um aplicativo desenvolvido pelo Hospital Israelita Albert Einstein em parceria com o Ministério da Saúde para ajudar profissionais da rede pública a identificar doenças de pele infecciosas e negligenciadas — enfermidades que afetam sobretudo populações pobres e que raramente aparecem nas bases de dados usadas para treinar sistemas de IA.

O contexto: quem desenvolveu e para quem

Para o leitor de fora do Brasil, dois nomes ajudam a entender o projeto.

O SUS (Sistema Único de Saúde) é o sistema público e universal de saúde do Brasil, gratuito para toda a população de mais de 200 milhões de pessoas. A porta de entrada é a Atenção Primária — postos e unidades básicas de saúde, muitos deles em cidades pequenas e áreas remotas, onde o atendimento é feito por médicos generalistas, enfermeiros e agentes de saúde, sem dermatologista por perto.

O Hospital Israelita Albert Einstein, de São Paulo, é uma instituição privada sem fins lucrativos, referência em medicina e pesquisa na América Latina, que mantém projetos em parceria com o sistema público.

O CUTIS-AI une as duas pontas: tecnologia desenvolvida em um centro de pesquisa para ser usada no atendimento básico da rede pública.

O que o CUTIS-AI faz

O aplicativo apoia a triagem e a identificação de doenças de pele. Ele combina a foto da lesão com informações clínicas, epidemiológicas e sociodemográficas do paciente, adaptadas à realidade da população brasileira. Um detalhe relevante para o uso no interior do país: funciona sem conexão com a internet.

As doenças cobertas são:

• Hanseníase (lepra)
• Leishmaniose cutânea
• Esporotricose
• Tuberculose cutânea
• Cromoblastomicose
• Lobomicose
• Lesões por picada de aranha-marrom (loxoscelismo)

Várias delas estão no grupo que a Organização Mundial da Saúde classifica como doenças tropicais negligenciadas. A hanseníase é o exemplo mais conhecido: o Brasil é o segundo país do mundo em número de casos novos, atrás apenas da Índia, segundo a OMS. Outras, como a lobomicose, são típicas da região amazônica e quase desconhecidas fora da América Latina. O diagnóstico precoce é decisivo, porque algumas dessas doenças podem deixar sequelas e incapacidades quando tratadas tarde.

Os dados por trás do modelo

O sistema foi treinado com cerca de 1.400 pacientes e mais de 4.000 imagens de lesões. O Ministério da Saúde destaca a diversidade da base: diferentes tons de pele, regiões e perfis epidemiológicos.

Esse ponto tem peso internacional. Ferramentas de IA em dermatologia são historicamente treinadas, em grande parte, com imagens de pele clara, o que pode reduzir o desempenho em pessoas de pele mais escura. Para Fabiano Geraldo Pimenta Junior, secretário de Vigilância em Saúde e Ambiente do ministério, "a qualidade dos dados é fundamental" e uma base com diferentes fototipos, regiões e condições de vida é essencial para que o sistema funcione em grupos diversos.

A cientista de dados Isabelle Carvalho, do Einstein, afirmou que o objetivo é ampliar a capacidade de identificação de doenças que desafiam os profissionais de saúde.

Desempenho e estágio atual

Segundo o ministério, o CUTIS-AI tem taxa de acerto de cerca de 80%. As informações divulgadas não detalham qual métrica foi usada nem citam estudo científico publicado.

A ferramenta ainda está em fase de estudo. Não foram divulgados prazo para chegar às unidades de saúde nem o valor investido. O ministério reforça que o aplicativo atuará exclusivamente como apoio à decisão médica, sem substituir a avaliação clínica feita pelo profissional de saúde.

O que ainda não se sabe

• Quando e em quais regiões o aplicativo começará a ser usado na rede pública.
• Como será feita a validação em escala, com novos pacientes e em diferentes regiões.
• Os detalhes técnicos do desempenho, como taxas de acerto por doença e de falsos positivos.
• Se haverá publicação científica ou disponibilização da ferramenta para outros países com doenças semelhantes.

Conclusão

O CUTIS-AI mostra uma aplicação de inteligência artificial pensada a partir de um problema local: levar apoio diagnóstico para doenças de pele que atingem populações vulneráveis, em lugares onde não há especialista, com uma base de dados construída sobre a diversidade da própria população.

Para o Brasil, é uma ferramenta voltada à Atenção Primária do SUS. Para leitores de outros países, especialmente regiões tropicais da América Latina, da África e da Ásia que convivem com as mesmas doenças, é um caso a acompanhar: um sistema de IA treinado para as doenças e os tons de pele que costumam ficar de fora das grandes bases de dados.