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                    [0] => The aim of this study is to analyze the available scientific production on Deep Learning models for skin disease diagnosis, with a focus on ethnoracial diversity in image collections. Methodologically, the study is characterized as an exploratory narrative literature review. Articles that did not use deep learning algorithms or that did not address the diagnosis of skin diseases were excluded. Thirty-seven articles and seven collections of skin lesion images were analyzed. The results show that three articles mentioned the population origin of the images used in the training of Deep Learning models. Only one collection indicated the predominant population of the images represented, but none of these repositories provided detailed statistics on the participating population. It is concluded that the effectiveness of algorithms in contexts of racial diversity lacks evidence, and the analyzed research did not present solutions for this gap. In this context, this study highlights the deep paradox between technological advancement and the perpetuation of social inequalities, emphasizing the need for social adjustments in artificial intelligence systems to promote equity in access to health and avoid algorithmic bias in diagnostic technologies.@en
                    [1] => O objetivo deste estudo é analisar a produção científica disponível sobre modelos de Deep Learning para diagnóstico de doenças de pele, com foco na diversidade étnico-racial, em coleções de imagens. Metodologicamente, o estudo caracteriza-se como uma revisão narrativa da literatura, de natureza exploratória. Excluíram-se artigos que não utilizavam algoritmos de aprendizagem profunda ou que não abordavam o diagnóstico de doenças de pele. Foram analisados 37 artigos e 7 coleções de imagens de lesões cutâneas. Os resultados mostram que três artigos mencionavam a origem populacional das imagens utilizadas no treinamento dos modelos de Deep Learning. Apenas uma coleção indicou a predominância populacional das imagens representadas, mas nenhum desses repositórios forneciam estatísticas detalhadas sobre a população participante. Conclui-se que a eficácia dos algoritmos em contextos de diversidade racial carece de evidências, e as pesquisas analisadas não apresentavam soluções para essa lacuna. Nesse contexto, este estudo destaca o paradoxo profundo entre o avanço tecnológico e a perpetuação de desigualdades sociais, enfatizando a necessidade de ajustes sociais em sistemas de inteligência artificial para promover equidade no acesso à saúde e evitar o viés algorítmico em tecnologias de diagnóstico.@pt
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