# Aprendizado federado e por transferência são eficazes para classificar câncer de pele melanoma e não melanoma?

> Uma revisão sistemática que incluiu 86 artigos publicados entre janeiro de 2018 e julho de 2023 mostrou que técnicas de aprendizado federado e por transferência têm sido amplamente aplicadas na classificação de câncer de pele melanoma e não melanoma, com desempenho avaliado por métricas como TPR, TNR, AUC e acurácia. Os resultados destacam limitações e desafios, mas apontam direções futuras.

Estudo citado: Riaz S, Naeem A, Malik H, Naqvi RA, Loh WK. Federated and Transfer Learning Methods for the Classification of Melanoma and Nonmelanoma Skin Cancers: A Prospective Study. Sensors (Basel, Switzerland). 2023. DOI: https://doi.org/10.3390/s23208457. PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37896548/

## Resposta

A revisão sistemática da literatura (SLR) reuniu 86 artigos publicados entre janeiro de 2018 e julho de 2023, provenientes de sete bases de dados renomadas, com o objetivo de explorar técnicas de aprendizado federado (FL) e aprendizado por transferência (TL) aplicadas à classificação de câncer de pele melanoma e não melanoma. O estudo buscou auxiliar dermatologistas e outros profissionais de saúde na classificação de imagens e no tratamento precoce de pacientes.

Os autores avaliaram os classificadores de FL e TL com base em métricas de desempenho reportadas nos estudos, incluindo taxa de verdadeiros positivos (TPR), taxa de verdadeiros negativos (TNR), área sob a curva (AUC) e acurácia (ACC). Além disso, uma taxonomia foi apresentada resumindo as diversas classes de câncer maligno e não maligno, o que pode facilitar a compreensão das categorias envolvidas na classificação.

Os resultados da SLR destacam as limitações e os desafios das pesquisas recentes, e os autores estabelecem direções futuras e oportunidades para pesquisadores interessados, com o intuito de auxiliar na classificação automatizada de cânceres de pele melanoma e não melanoma. O resumo não informa detalhes específicos sobre os resultados numéricos de cada estudo incluído, nem sobre a heterogeneidade entre eles.

A relevância clínica reside na possibilidade de apoiar o diagnóstico precoce, que é crucial para o tratamento eficaz. No entanto, a implementação prática dessas técnicas ainda enfrenta obstáculos que precisam ser superados, conforme apontado pela revisão. O texto não fornece informações sobre a aplicabilidade imediata em cenários clínicos reais ou sobre custos associados.

Para o médico brasileiro, é importante acompanhar os avanços em inteligência artificial aplicada à dermatologia, mas com cautela, pois a revisão é uma compilação de estudos e não um guideline clínico. A tomada de decisão compartilhada com o paciente deve considerar as limitações atuais e a necessidade de validação externa das ferramentas antes da incorporação na prática diária.

## O que o estudo mostrou

Trata-se de uma revisão sistemática da literatura que incluiu 86 artigos publicados entre janeiro de 2018 e julho de 2023, selecionados a partir de sete bases de dados. O estudo explorou técnicas de aprendizado federado e por transferência para classificação de câncer de pele melanoma e não melanoma, avaliando-as por métricas como TPR, TNR, AUC e acurácia. Uma taxonomia das classes de câncer foi apresentada, e os resultados destacam limitações e desafios das pesquisas recentes, além de direções futuras.

## Limitações

O resumo não informa detalhes sobre a qualidade metodológica dos estudos incluídos, nem sobre a heterogeneidade entre eles. Também não são fornecidos resultados numéricos agregados ou comparações estatísticas. Por ser uma revisão sistemática, não gera evidência primária sobre eficácia clínica. O resumo não menciona validação externa ou aplicação em populações específicas, como a brasileira.

## Aplicação no consultório

A revisão sugere que técnicas de aprendizado federado e por transferência podem auxiliar dermatologistas na classificação de imagens de câncer de pele, potencialmente agilizando o diagnóstico precoce. No consultório, isso pode se traduzir em ferramentas de apoio à decisão, mas é preciso cautela devido às limitações apontadas. Gestores devem considerar a necessidade de validação local e treinamento antes da incorporação. O resumo não fornece informações sobre custos ou implementação prática.

## Perguntas para aprofundar

- Como o aprendizado federado pode proteger a privacidade dos dados dos pacientes em dermatologia?
- Quais são os principais desafios para implementar sistemas de IA no diagnóstico de câncer de pele no Brasil?
- Qual o desempenho comparativo entre aprendizado federado e por transferência na classificação de melanoma?

Tema: IA em dermatologia. Página: https://alphadoctor.com.br/ciencia/ia-dermatologia/aprendizado-federado-e-por-transferencia-sao-eficazes-para-classificar-cancer/

Conteúdo educacional para profissionais de saúde, baseado no resumo do artigo citado. Não substitui a leitura do estudo original nem avaliação clínica.