The more the merrier: the use of verbose metadata description in the multimodal classification of skin lesions - Pereira, Ana T. R. S.; Rocha, Wyctor F. da; Bouzon, Pedro H.; Pacheco, André G. C.; Souza Jr., Luis A. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2026: Anais do XXVI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2026.20400, 2026)
Sistemas CAD para câncer de pele frequentemente utilizam metadados estruturados com baixa profundidade semântica. Este trabalho investiga a substituição de codificações numéricas por descrições textuais detalhadas, semelhantes a anamneses, geradas por Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) como transcritores semânticos para converter metadados estruturados em descrições textuais verbosas, semelhantes a anamneses, aplicadas à classificação multimodal de lesões cutâneas. Os atributos dos datasets PAD-UFES-20 e ISIC-2019 foram convertidos em linguagem natural, codificados com SBERT e combinados a CNNs por meio da arquitetura MetaBlock-SE. Validações cruzadas (5-fold, patient-wise) mostram que modelos baseados em LLMs alcançam Acurácia e AUC competitivas ou estatisticamente superiores ao baseline. Os resultados indicam que descrições verbosas de metadados constituem uma alternativa flexível e semanticamente rica para classificação multimodal de lesões cutâneas, especialmente em cenários com metadados limitados ou semanticamente pouco informativos.