Inteligência Artificial na Análise de Imagens Dermatoscópicas: Comparação com Especialistas - Jessica de Medeiros Guedes Palitot; Raíssa Pimentel Pereira (Nursing Edição Brasileira, 2026)
O câncer de pele, particularmente o melanoma, apresenta índices crescentes de incidência, tornando o diagnóstico precoce o fator determinante para o prognóstico do paciente. A dermatoscopia consolidou-se como a principal ferramenta clínica para a triagem de lesões pigmentadas, embora sua interpretação dependa fortemente da experiência e acurácia do dermatologista. Com o avanço das redes neurais convolucionais e do aprendizado profundo (deep learning), a inteligência artificial (IA) surgiu como uma tecnologia auxiliar capaz de processar imagens dermatoscópicas com velocidade e sensibilidade elevadas. O presente estudo teve como objetivo realizar uma revisão sistemática da literatura brasileira comparando a performance diagnóstica de algoritmos de inteligência artificial em relação aos médicos dermatologistas na identificação de lesões cutâneas malignas. A metodologia baseou-se na análise qualitativa de publicações científicas nacionais da última década, avaliando métricas como sensibilidade, especificidade e a curva característica de operação do receptor (ROC). Os resultados demonstram que, em diversos estudos, a IA atingiu níveis de acurácia comparáveis ou superiores aos de especialistas, embora a integração do julgamento clínico ainda se mostre indispensável. Conclui-se que a inteligência artificial apresenta um potencial revolucionário como ferramenta de apoio à decisão, prometendo reduzir a variabilidade interobservador e otimizar a triagem de pacientes em serviços de saúde, desde que implementada de forma ética e integrada ao exame clínico.