



O trabalho recebeu nota 10 na banca realizada no dia 7 de novembro, que contou com as professoras Diolete Cerutti e Cristhiane Gonçalves, além da orientadora. A aluna classifica o momento como um marco na sua formação acadêmica.
Segundo Emanuelle, o software utiliza técnicas de processamento de imagens e aprendizado de máquina para destacar sinais relevantes. “Desenvolvi, em conjunto com minha orientadora, um sistema que analisa imagens de pele e identifica características de lesões suspeitas, ajudando a destacar casos que merecem atenção médica”, explica. Ela reforça que o objetivo não é substituir o diagnóstico médico, mas sim tornar o processo de triagem mais eficiente.


A ideia teve, ainda, uma motivação pessoal. “A motivação mais forte veio do meu tio, que teve câncer de pele e aguardou muito tempo por um diagnóstico porque dependia exclusivamente do SUS. Acompanhar essa espera me marcou profundamente”, conta. “Eu não podia ajudar clinicamente, mas percebi que poderia contribuir desenvolvendo ferramentas tecnológicas que reduzam esse tipo de atraso para outras pessoas”.
Para os próximos passos, Emanuelle espera que soluções como a que desenvolveu possam ser incorporadas ao atendimento básico para auxiliar na organização da demanda e na priorização de casos urgentes. “Minha expectativa é que a tecnologia que desenvolvemos seja incorporada ao atendimento como ferramenta de triagem”, afirma.
Com a formatura marcada para a próxima semana, Emanuelle planeja seguir pesquisando na área. “Pretendo seguir no caminho da Inteligência Artificial aplicada, iniciando meu mestrado profissional e aprofundando minhas pesquisas em sistemas inteligentes”, conta. O objetivo é continuar desenvolvendo aplicações que unam técnica e utilidade prática. “Saber que nosso trabalho pode contribuir, mesmo que indiretamente, para aumentar as chances de alguém receber diagnóstico precoce é o tipo de propósito que dá sentido à minha carreira. É isso que me inspira a continuar estudando e inovando”.
Texto e fotos: Aline Jasper



