Aplicações de técnicas de redes neurais para identificação de doença de pele em específico acnes a partir de imagens

Abstract

Este trabalho propõe um sistema de Inteligência Artificial (IA) baseado em YOLO para detecção automatizada de acne em imagens dermatológicas com o objetivo de ajudar nas limitações da análise visual tradicional que sofre com a avaliação do observador. Utilizando Redes Neurais Convolucionais (CNNs), este modelo foi treinado com um dataset público do Kaggle (Acne Dataset), passando por etapas de pré-processamento e aumento de dados para melhorar sua robustez. Os resultados demonstraram uma acurácia na identificação de lesões com desempenho aceitável comparável à avaliação humana por especialistas, porém com a vantagem da padronização e reprodutibilidade. A implementação mostrou se eficaz no processamento rápido de imagens em tempo real. O sistema se apresenta como uma ferramenta promissora para auxiliar dermatologistas para reduzir erros de interpretação. Além disso pode auxiliar os especialistas em regiões com dificuldade de atendimento médico. Como trabalhos futuros, planeja-se expandir a detecção para outras doenças de pele e integrar o modelo a uma plataforma visual mais fácil de ser utilizada. Esta pesquisa é uma ferramenta complementar ao trabalho médico e não visa substituir o julgamento clínico especializado. Os resultados obtidos mostram que o modelo apresentou ótimo desempenho, sendo capaz de detectar sinais de problemas de pele com confiabilidade inicial aceitável e se mostra promissora como uma ferramenta de apoio ao diagnóstico clínico, oferecendo agilidade e redução de erro de interpretação nas imagens.