Por que a IA não deve definir o tratamento de manchas na pele

Produtos dermatológicos precisam passar por anos de estudos, testes e avaliações antes de chegarem ao consumidor Divulgação A inteligência artificial já virou uma espécie de "segunda opinião" para milhões de pessoas.

Basta tirar uma foto, descrever um sintoma ou perguntar quais produtos usar para receber, em poucos segundos, uma lista de hipóteses e recomendações.

Mas essa praticidade pode esconder riscos importantes, sobretudo quando o assunto são manchas na pele.

Segundo uma pesquisa global da La Roche-Posay, realizada com mais de 48 mil participantes em 34 países, 62,9% dos brasileiros convivem com algum tipo de desordem pigmentar, e 46% afirmam que essas manchas têm impacto moderado ou severo na qualidade de vida.

Diante dessa realidade, cresce também a busca por respostas rápidas na internet, embora esse caminho nem sempre seja o mais seguro.

Foi de olho nesse cenário que a La Roche-Posay, laboratório dermatológico francês fundado em 1975 e hoje a marca mais recomendada por dermatologistas no mundo, aposta na ciência como base de seus produtos.

Presente no Brasil desde 2000, em parceria com a Sociedade Brasileira de Dermatologia, a marca acaba de lançar o Mela B3 Double Dose, tratamento que reúne duas moléculas — a Melasyl™ e a Proxylane™ — desenvolvidas ao longo de anos de pesquisa para atuar tanto nas manchas quanto nos sinais do fotoenvelhecimento.

Em estudos clínicos, 90% dos participantes apresentaram redução das manchas.

A mensagem por trás do lançamento é direta: tecnologia pode informar, mas não substitui a avaliação de um especialista.

Isso porque manchas visualmente parecidas podem ter origens completamente diferentes.

Enquanto algumas são provocadas pelo sol, alterações hormonais ou acne, outras podem indicar doenças inflamatórias e até tipos agressivos de câncer de pele.

Apenas a avaliação clínica, associada a exames específicos, consegue diferenciar essas condições.

Outro grande problema do autodiagnóstico com IA é que a resposta será tão boa quanto a pergunta feita.

Se alguém parte do pressuposto de que determinada lesão é um melasma, por exemplo, toda a conversa passa a girar em torno dessa hipótese, mesmo que ela esteja errada.