IA pode diagnosticar cegueira amazônica, segundo pesquisa

IA pode diagnosticar cegueira amazônica, segundo pesquisa

Banco de imagens de lesões oculares em celulares foi ferramenta de pesquisa para estudo piloto da Universidade Federal de São Paulo. Modelo identificou corretamente 91% dos casos

Diagnóstico precoce de pterígio, uma das principais causas de cegueira na Amazônia, pode ser possível por meio do uso de inteligência artificial (IA). É o que sugere estudo piloto da Universidade Federal de São Paulo (Unifesp) e instituições parceiras.

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Ferramenta usada foi capaz de identificar corretamente 91% dos casos de lesões oculares a partir de fotos tiradas com celular. Publicado nos Arquivos Brasileiros de Oftalmologia, o sistema foi treinado para analisar imagens até distinguir padrões através do modelo de deep learning (DL).

Realizado no município de Barcelos, no estado do Amazonas, pesquisa envolveu 38 indivíduos com idade média de 45 anos que buscaram atendimento em uma das três unidades básicas de saúde (UBS) selecionadas, como também por demanda espontânea.

“A ideia é como ensinar uma criança. Você alimenta o sistema com uma série de imagens e mostra o que é um gato e o que é um cachorro, até que uma hora ela aprende. Fizemos o mesmo com as imagens dos olhos”, explicou o pesquisador Diego Casagrande, um dos autores do estudo, para a agência Bori.

O que é pterígio?

Originalmente escrito em inglês, artigo acadêmico — em livre tradução — conceitua a doença como um crescimento fibrovascular comum da conjuntiva (membrana mucosa da pálpebra) que pode invadir progressivamente a córnea e causar comprometimento visual significativo se não for tratado.

Origem pode envolver predisposição genética, exposição ambiental etc. Nesse sentido, radiação ultravioleta (UV) é considerada uma das principais causas.

Ainda conforme o texto, enquanto a prevalência global da condição foi de aproximadamente 12%, a Amazônia brasileira alcançou taxa em torno de 59%.

Fração do bioma nacional é marcado por altos níveis UV e acesso limitado a serviços de oftalmologia, proporcionando ambiente ideal ao quadro. 

Estudo afirma apresentar maior domínio conhecido de pterígio na região, ao passo que em Parintins, Amazonas, é a segunda principal causa de deficiência visual e cegueira. 

Pesquisa defende que IA permite detecção, classificação e monitoramento automatizado de doenças oculares, especialmente em ambientes com ferramentas e especialistas escassos, como no caso de Barcelos.

Mesmo assim, desafios não cessam. São alguns dos empecilhos: variabilidade na qualidade da imagem, disponibilidade limitada de conjuntos de dados grandes e diversos e abordagens de validação inconsistentes em certos modelos.

"Dada a prevalência desproporcionalmente alta de pterígio na Amazônia brasileira e o acesso limitado a cuidados oftalmológicos nessa região, há uma necessidade urgente de ferramentas de triagem escaláveis e precisas", orientam (trecho traduzido).

Pesquisa concluiu que a teleoftalmologia é um sistema de apoio eficaz para a atenção primária no diagnóstico e tratamento de condições oculares em áreas carentes e remotas, como na Amazônia.

Dessa forma, a abordagem busca facilitar monitoramento contínuo dos resultados clínicos sem a necessidade de consultas presenciais com oftalmologistas, valioso em ambientes com recursos de saúde limitados. 

“A IA é um auxílio, não um diagnóstico final, pois a relação médico-paciente é insubstituível. Mas ela nos ajuda a organizar ações controladas para ir até os lugares que mais precisam”, afirma Casagrande, ainda para a Bori.

Segundo Casagrande, investimento do estudo pode diminuir uma das principais causas de cegueira. A próxima etapa será treinar agentes de saúde para aprimorar técnicas de fotografia ocular.

Meta é mapear áreas de maior necessidade e organizar missões cirúrgicas direcionadas às comunidades mais afetadas de forma prioritária. 

Análise foi apoiada pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp), pelo Instituto da Visão (Ipepo) e pela Fundação Piedade Cohen.

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