Anotação de imagens médicas assistida por IA: um estudo sobre segmentação de lesões de pele por não especialistas - Scaramussa, Lorenzo M.; Pacheco, Andre G. C. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2025: Anais do XXV Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2025.6961, 2025)
A anotação de imagens médicas é essencial para a construção de bases de dados destinadas ao treinamento de algoritmos de inteligência artificial (IA). No entanto, a dependência de especialistas torna esse processo caro e difícil de escalar. Este trabalho propõe um framework interativo para auxiliar não especialistas na segmentação de lesões de pele. Sua eficácia e usabilidade foram avaliadas em um experimento com 50 voluntários, que segmentaram lesões de pele em dois modos: manual e assistido pela ferramenta. Os resultados indicam que a abordagem assistida melhora a eficiência sem comprometer a precisão, especialmente quando combinada com crowdsourcing. A ferramenta proposta está disponível em formato open-source e pode ser utilizada em diversas áreas médicas além da dermatologia.