Year: 2026
Type: article
Abstract: Introdução: A qualidade da assistência prestada pelo profissional da saúde ao cliente com lesões é diretamente proporcional à qualidade da avaliação realizada, em especial da ferida. Pelo caráter subjetivo, essas avaliações podem ocasionar interpretações variadas do processo de cicatrização, comprometendo a definição do plano terapêutico ideal. Objetivo: Validar um protótipo de aplicativo móvel utilizando inteligência artificial, para avaliação de lesões de pele por meio da captação de imagens. Método: pesquisa multimétodo com produção tecnológica utilizando o conceito de Ciclo de Vida de Desenvolvimento de Sistemas. Resultados: Foram descritos na literatura mais de 88 novas ferramentas voltadas para a temática, a maioria voltada a análise de risco de lesões em pele para neoplasia. O protótipo beta batizado de Evolesion, foi desenvolvido em linguagem Swift, e obteve um desvio padrão do módulo de medição da lesão cerca de 3,6 vezes menor que o desvio padrão das medidas obtidas pela medição convencional com a régua. Foi determinado um índice de usabilidade pelos avaliadores de 91,75 e concordância de 100% para avaliação dos tecidos presentes no leito da lesão. Conclusão: O aplicativo demonstrou menor variabilidade no processo de medição das lesões o que torna a avaliação mais homogênea e mais confiável em relação a medição convencional com a régua. Espera-se que como nova ferramenta tecnológica auxilie os diversos profissionais no processo de avaliação de lesões, aumentando a acurácia proporcionando um melhor direcionamento quanto ao tratamento a ser aplicado.
Authors: Gleyce Kelly de Brito Brasileiro Santos, Cristina Braga, Adriana Paula Jordão Isabella, Mônica Ribeiro Ventura, Christian Douradinho, Eduardo Filoni, Márcio Fernandes da Cunha, Alfredo Ribeiro Filho, Paulo Celso Pardi, Neylor Rodrigo Oliveira Aragão, Vânia Patrícia Teixeira Vianna, Ana Waleska de Menezes Seixas Souza, Hertaline Menezes do Nascimento Rocha, Neyana Maria Coelho de Souza Prado, Eduesley Santana Santos
Language: Portuguese
Subfield: General Health Professions
Field: Health Professions
Domain: Health Sciences
Open Access status: hybrid
OpenAlex ID: W7214022985