Educação
Modelo de IA apoia diagnóstico de câncer de pele
A Universidade Federal do Pampa (Unipampa), no Rio Grande do Sul, vinculada ao Ministério da Educação (MEC), desenvolveu um modelo de inteligência artificial capaz de analisar imagens de lesões cutâneas e apoiar o diagnóstico precoce do câncer de pele.
A iniciativa foi desenvolvida por Eduarda Silveira, estudante de engenharia de computação, e contou com orientação do docente Sandro Camargo. Os resultados da pesquisa foram publicados na Revista Brasileira de Cancerologia, periódico científico do Instituto Nacional do Câncer (Inca), vinculado ao Ministério da Saúde (MS).
Segundo Silveira, a motivação surgiu da necessidade de ampliar o apoio ao diagnóstico precoce, especialmente em contextos em que há escassez de especialistas. “A avaliação clínica já utiliza imagens dermatoscópicas, então a inteligência artificial se mostrou uma alternativa promissora para aprender padrões dessas imagens e atuar como ferramenta de apoio ao médico, especialmente em cenários com limitação de acesso a dermatologistas”, explica.
O sistema utiliza redes neurais profundas treinadas com milhares de imagens dermatoscópicas de lesões previamente classificadas e confirmadas por biópsia. O modelo aprende a reconhecer padrões relacionados a cor, forma e estrutura das lesões. Na prática, ao receber uma imagem dermatoscópica, o sistema dá uma sugestão de diagnóstico, acompanhada de um nível de confiança. Ele foi estruturado para identificar oito classes distintas de lesões cutâneas, incluindo melanoma e outros tipos de câncer de pele.
Camargo destaca que o diferencial científico do estudo está na construção de um processo completo e validado. “Desenvolvemos um pipeline que vai desde identificação manual das lesões, pré-processamento e treinamento do modelo até validação interna e externa com imagens clínicas reais. Isso demonstra viabilidade técnica e potencial de transferência para uso clínico, caracterizando o estudo como uma prova de conceito aplicável à triagem dermatológica”, afirma.
O modelo chegou a identificar oito de dez imagens de lesões analisadas e alcançou sensibilidade de 80,44%. De acordo com o docente, esses índices estão dentro da faixa observada em estudos internacionais semelhantes. “Pesquisas na área relatam sensibilidades entre 72% e 89% e acurácia média entre 78% e 91%. Portanto, o desempenho é promissor e tecnicamente competitivo, especialmente por se tratar de um estudo-piloto com conjunto reduzido de imagens anotadas manualmente”, afirma.
A aluna ressalta que o desempenho é melhor quando as imagens possuem boa qualidade e são obtidas com dermatoscópio, enquanto lesões raras e imagens fora do padrão ainda representam desafios. A confiabilidade do modelo foi avaliada em duas etapas. Na validação interna, as imagens foram divididas em 90% para treino e 10% para teste. Já na validação externa, o sistema foi aplicado em 58 imagens dermatoscópicas inéditas, obtidas em ambiente clínico real.
O estudo também seguiu princípios éticos fundamentais, com uso de dados públicos anonimizados e em conformidade com as Resoluções nº 466/2012 e nº 510/2016 do Conselho Nacional de Saúde.
Para Camargo, o trabalho mostra, na prática, como a pesquisa universitária pode se traduzir em impacto direto na saúde e na vida da população. “A integração entre computação e saúde permite gerar soluções tecnológicas com impacto social direto, formar estudantes preparados para problemas reais e promover transferência de conhecimento para o sistema público de saúde”, pontua.
Apoio – A tecnologia apoia o Sistema Único de Saúde (SUS) com o diagnóstico em regiões sem especialistas, contribuindo para a triagem precoce de câncer de pele na atenção primária, com apoio a médicos generalistas, além de ajudar a reduzir desigualdades regionais no acesso a dermatologistas.
“A ferramenta pode auxiliar na identificação de lesões que merecem maior atenção e priorizar encaminhamentos. Ela não substitui o diagnóstico médico, mas pode apoiar o profissional de saúde no dia a dia”, explica Silveira.
O sistema foi desenvolvido para uso restrito ao ambiente clínico e depende de imagens obtidas com dermatoscópio. Entre as limitações estão a diversidade ainda restrita de dados, especialmente em relação a diferentes tons de pele, e o fato de o modelo analisar apenas imagens, sem considerar informações clínicas do paciente.
Próximos passos – Os próximos passos incluem a ampliação das bases de dados, aprimoramento do desempenho e novas validações em ambientes clínicos reais. Para que a tecnologia seja aplicada na prática, será necessário o envolvimento de instituições como o Ministério da Saúde, o Inca e a Sociedade Brasileira de Dermatologia.
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Este conteúdo é uma produção da Unipampa, com apoio da Secretaria de Educação Superior (Sesu/MEC)
Fonte: Ministério da Educação
De 2023 a 2025, em uma escala de 0 a 10, o Índice de Desenvolvimento da Educação Básica (Ideb) do ensino fundamental do Rio Grande do Norte passou de 5,3 para 5,7 nos anos iniciais e de 4,1 para 4,6 nos anos finais. Já o Ideb do ensino médio passou de 3,7 para 4,2. Na rede pública do estado, o resultado passou de 4,8 para 5,2 nos anos iniciais; de 3,7 para 4,2 nos anos finais; e de 3,2 para 3,9 no ensino médio. Com esses resultados, o Ideb alcançou, nas três etapas avaliadas, os maiores valores da série histórica iniciada em 2005.
“Os resultados revelam que o Rio Grande do Norte teve, em 2025, seus melhores resultados no indicador brasileiro. Esse é o melhor Ideb da série histórica, provando que a escola dos nossos filhos é melhor que a escola que nós tivemos. Em 20 anos, o Brasil enfrentou, simultaneamente, três problemas históricos da educação: colocou mais estudantes na escola, melhorou sua trajetória e elevou a aprendizagem. Os resultados do Ideb 2025 fecham um balanço de 20 anos de compromisso nacional pelo acesso, pela permanência e pela qualidade da educação. Fizemos muito, mas ainda há muito o que fazer. Chegou a hora de um novo salto para o futuro, que é a melhoria da aprendizagem”, defende o ministro da Educação, Leonardo Barchini.
Os dados do Ideb e do Sistema de Avaliação da Educação Básica (Saeb) referentes a 2025, que revelam o desempenho da educação básica brasileira, calculados pelo Ministério da Educação (MEC) por meio do Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (Inep), foram divulgados nesta quarta-feira, 5 de agosto.
Aprendizagem de língua portuguesa e matemática – Em uma escala que vai de 0 a 500, no 5º ano do ensino fundamental, em português, a avaliação do Rio Grande do Norte passou de 201,00, em 2023, para 207,99 pontos, em 2025; e em matemática, de 209,07 para 217,68. No caso do 9º ano do ensino fundamental, em português, a média passou de 250,31 para 255,84, e em matemática, de 246,10 para 254,56. Já no 3º ano do ensino médio, em português, o resultado passou de 267,52 para 269,92; e em matemática, de 263,79 para 265,59.
“O Saeb 2025 mostra que o Brasil foi capaz de fazer em apenas quatro anos o que estudos projetavam levar uma década: recuperar a aprendizagem perdida durante a pandemia de Covid-19. Esse resultado demonstra que, com políticas públicas consistentes, investimento e o compromisso de estados, municípios, professores e estudantes, é possível acelerar a aprendizagem. Os melhores resultados de quem passa mais tempo na escola reforçam nosso plano de ampliar a educação em tempo integral e o ensino médio integrado à educação profissional, para que os estudantes aprendam mais, em segurança, e estejam mais preparados para o mundo do trabalho”, defende Barchini.
O Saeb 2025 avaliou 5,9 milhões de alunos distribuídos por 73,7 mil escolas e 247,7 mil turmas em todo o território nacional.
Estados – Todas as Unidades da Federação (UFs) tiveram resultados superiores nos anos iniciais do ensino fundamental. Nos anos finais, 24 UFs tiveram índices maiores, dois estados ficaram estáveis e um estado registrou queda. No ensino médio, 23 UFs subiram o Ideb, três mantiveram os índices de 2023 e uma registrou queda.
O Ideb 2025 descreve a realidade de 14,5 milhões de matrículas nos anos iniciais do ensino fundamental em 101 mil escolas. Nos anos finais, retrata 11,2 milhões de matrículas em 61 mil escolas. Em relação ao ensino médio, os resultados do Ideb correspondem a 7,3 milhões de matrículas em 30 mil escolas.
Ideb Ensino Fundamental | Anos Iniciais | Por UF | 2025
- Fonte: Inep/Ideb, 2025
Ideb Ensino Fundamental | Anos Finais | Por UF | 2025
- Fonte: Inep/Ideb, 2025
Ideb Ensino Médio | Por UF | 2025
- Fonte: Inep/Ideb, 2025
Ideb – O Índice de Desenvolvimento da Educação Básica (Ideb), criado em 2007, no âmbito do Plano de Desenvolvimento da Educação (PDE), é um indicador que combina o desempenho dos estudantes em língua portuguesa e matemática no Saeb com as taxas de aprovação apuradas pelo Censo Escolar, permitindo acompanhar a qualidade da educação básica brasileira. Integra o conjunto de indicadores utilizados para o monitoramento das metas educacionais previstas no Plano Nacional de Educação (PNE). Considerando que a vigência do PNE foi prorrogada até 31 de dezembro de 2025, o índice permanece como referência para o monitoramento das políticas educacionais e para a avaliação dos avanços e desafios na consecução dos objetivos estabelecidos pelo PNE durante o período de vigência.
Saeb – O Sistema de Avaliação da Educação Básica, criado em 1990, é um conjunto de avaliações externas em larga escala aplicado bienalmente a estudantes da educação básica. A avaliação é composta por testes e questionários que apresentam informações sobre o desempenho dos estudantes e sobre fatores contextuais relacionados ao processo educacional. As médias de desempenho obtidas no Saeb, em conjunto com os dados de fluxo escolar do Censo Escolar, compõem o Ideb. Os resultados também permitem o acompanhamento de indicadores educacionais por escolas, redes de ensino e UFs ao longo das diferentes edições da avaliação.
Assessoria de Comunicação Social do MEC, com informações do Inep
Fonte: Ministério da Educação
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