Como a Inteligência Artificial pode auxiliar no diagnóstico de doenças oculares

À medida que a tecnologia da Inteligência Artificial (IA) avança, maiores são os benefícios para as diversas áreas que se pode imaginar, e não seria diferente no uso de ferramentas e sistemas na área médica. Com a ajuda da IA os diagnósticos tornam-se mais precisos e diminuem o tempo do resultado de exames complexos, demonstrando dessa forma que quando algoritmos e médicos trabalham juntos, os resultados são muito mais eficientes.

Um exemplo foi o desenvolvimento da ferramenta IDx-DR pela empresa de diagnósticos IDx LLC, em Iowa, Estados Unidos. O sistema utiliza a Inteligência Artificial para diagnosticar doenças oculares causadas por diabetes, e em 2018 foi aprovado pelo FDA (Food and Drug Administration) – agência federal norte-americana de regulação de medicamentos e alimentos.

O sistema utiliza duas redes neurais que analisam os olhos dos pacientes. Uma das redes é responsável por analisar a qualidade da imagem da retina, determinando o equilíbrio das cores, exposição e foco. O segundo procura sinais comuns de possíveis danos, como hemorragias causadas pela instabilidade do nível de açúcar no sangue. De acordo com os pesquisadores, ele não identifica a condição ocular por porcentagens específicas, mas sim através de três níveis: sensitividade, especificidade e imagem. Em resumo, o sistema analisa se há sinais da doença e o tratamento é feito pelo médico. 

Empresas como Google e DeepMind estão trabalhando em algoritmos de aprendizado máquina que são capazes de detectar retinopatia diabética, uma das causas principais de cegueira em adultos.

Outro exemplo de uso da IA na detecção de doenças oculares é um estudo envolvendo um sistema da DeepMind, em que a rede neural foi alimentada com resultados de tomografias de coerência óptica (TCO), um exame que cria uma imagem tridimensional dos olhos de um paciente e permite ao médico visualizar possíveis lesões ou outros problemas. O sistema também trabalha com duas redes neurais: em que a primeira analisa o exame TCO e destaca para o médico o que encontrou de errado na imagem. A segunda elabora um diagnóstico e sugere o tratamento ideal. Todo o processo dura apenas alguns segundos e os resultados das duas análises são apresentados ao médico que decide o que fazer no tratamento com base nas sugestões apresentada pelo sistema.

Mustafa Suleyman, um dos fundadores e líderes da DeepMind, disse: “Este processo de triagem instantânea deve reduzir drasticamente o tempo entre o exame e o tratamento, ajudando a  evitar a perda da visão dos portadores de doença ocular diabética e de degeneração macular”.

A degeneração macular está ligada a idade e é uma das principais causas de perda de visão em pacientes com mais de 60 anos. Ela afeta a área central da retina, chamada mácula, e o sintoma inicial é a visão desfocada. Geralmente o diagnóstico é feito pelo médico oftalmologista através de fotografia da retina. Pensando neste problema, pesquisadores da Enfermaria do Olho e do Ouvido de Nova York, do Hospital Mount Sinai, desenvolveram, em abril deste ano, um algoritmo capaz de diagnosticar a degeneração macular com base nas fotografias e informar se o paciente terá complicações no futuro. O sistema foi treinado com dados de 15 anos de informações acumuladas sobre a doença e ajuda médicos em diagnósticos mais rápidos e precisos.

Todos esses fatos mostram como a Inteligência Artificial tornou-se uma importante aliada para a área de oftalmologia, contribuindo na triagem e detecção de doenças oculares, dessa forma auxiliando médicos nas tomadas de decisão do melhor tratamento do paciente. 

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