Como é que o algoritmo do SkinVision detecta o cancro da pele?

Tem curiosidade em saber como funciona a tecnologia da SkinVision? Vamos explicá-la em pormenor

O Poder da Aprendizagem:

Tal como os humanos aprendem com a experiência, o algoritmo do SkinVision melhora a sua precisão ao longo do tempo. É alimentado pela aprendizagem automática, o que significa que analisa grandes quantidades de dados para identificar padrões. Estes padrões ajudam a prever o nível de risco de cancro da pele numa determinada mancha de pele.

Treinar o algoritmo:

A nossa viagem começa com dados - mais de 100.000 imagens de manchas de pele seleccionadas a partir de 2,9 milhões de fotografias avaliadas pelos nossos dermatologistas. Esta base de dados diversificada abrange todos os tipos e condições de pele, proporcionando uma base sólida para a formação. Ao aprender com estas imagens avaliadas por dermatologistas, o algoritmo torna-se hábil a distinguir entre diferentes fotografias de manchas de pele e os respectivos níveis de risco.

Precisão e fiabilidade:

O verdadeiro teste à qualidade do nosso algoritmo é a comparação das suas avaliações com o padrão de ouro - casos de cancro da pele confirmados por biópsia. Neste caso, o nosso algoritmo demonstrou uma sensibilidade impressionante, detectando corretamente o cancro da pele em 95% das vezes. Este feito sublinha a fiabilidade da ferramenta, apoiada por testes clínicos e investigação publicada em revistas científicas de renome.

Evitar preocupações desnecessárias:

Com uma taxa de especificidade de 80,1% para lesões claramente benignas, o SkinVision também se destaca na identificação de manchas inofensivas. Isto significa que muitos utilizadores ficam tranquilos em relação a pintas que não requerem uma visita ao médico, ajudando a evitar preocupações e consultas desnecessárias.

Para obter provas clínicas mais detalhadas e compreender a profundidade da precisão do nosso algoritmo, pode explorar os seguintes recursos:

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31494983/

https://www.karger.com/Article/FullText/520474

Referências:

1. Udrea, A. et al. (2020), Precisão de uma aplicação para smartphone para triagem de lesões cutâneas com base em algoritmos de aprendizagem automática. J Eur Acad Dermatol Venereol, 34: 648-655.
2. Validação de uma aplicação de saúde móvel de inteligência artificial aprovada pelo mercado para o rastreio do cancro da pele: A Prospective Multicenter Diagnostic Accuracy Study