Pesquisadores da UFC usam IA para identificar condição que leva à cegueira

Pesquisadores da Universidade Federal do Ceará (UFC) desenvolveram um algoritmo utilizando matemática e inteligência artificial para identificar precocemente a retinopatia diabética, uma das principais causas de cegueira no mundo.

Feita por cientistas da Faculdade de Medicina (Famed/UFC), a pesquisa utiliza o Diagrama de Voronoi, ferramenta matemática que permite analisar como as pequenas lesões vasculares (microaneurismas) se distribuem no tecido da retina.

Essa análise espacial fornece informações adicionais que aumentam a precisão do diagnóstico feito por computador.

A técnica é combinada, então, com métodos de aprendizado de máquina, culminando no desenvolvimento do sistema denominado pelos cientistas de VDRAN (Voronoi-based Diabetic Retinopathy Analysis).

O invento foi testado em 800 imagens oculares e alcançou altos índices de precisão. Os resultados são comparáveis aos dos sistemas de inteligência artificial mais avançados do mundo, mas com a vantagem de ter um custo computacional muito menor.

Os resultados do estudo foram publicados recentemente na Scientific Reports, renomado periódico do grupo Nature. Os pesquisadores também já protocolaram o pedido de patente do invento junto ao Instituto Nacional da Propriedade Industrial (Inpi).

Algoritmo funciona como “examinador”

O algoritmo foi desenvolvido por Mac Gayver da Silva Castro, durante seu doutorado em Ciências Médico-Cirúrgicas na UFC concluído em 2024, sob orientação da professora Conceição Dornelas, do Departamento de Patologia.

O autor já vinha estudando matemática, processamento de imagens e inteligência artificial desde 2012, e resolveu aplicar esses conhecimentos à área da saúde.

Ele explica que o algoritmo funciona como um “examinador treinado”, aprendendo a reconhecer padrões da doença observando centenas de exemplos.

Com esse conhecimento, o protótipo faz o tratamento da imagem da retina de forma semelhante ao que um fotógrafo faz com a fotografia. A tecnologia desenvolvida atua de forma automatizada, melhorando o contraste da foto e permitindo a identificação de vasos sanguíneos, pequenas manchas e lesões.

Daí, a ferramenta mede a intensidade da presença dessas alterações na retina e a forma como elas se distribuem na área. Após isso, entra em campo o aprendizado de máquina (inteligência artificial), que decide se ali há sinais de retinopatia.

Como o modelo aprende quais combinações realmente representam doença e quais são apenas ruídos visuais, o resultado é mais seletivo, reduzindo as possibilidades de falsos positivos.

Uma das principais vantagens do sistema é que todo o processamento destes dados foi feito em um computador pessoal, pois o algoritmo usa recursos matemáticos mais “simples”, porém bastante instrutivos. Isso facilita a sua adoção em hospitais, clínicas e unidades de saúde que não possuem equipamentos de alto desempenho.

“O funcionamento é simples: basta uma câmera de retina e uma conexão com a internet. A fotografia é capturada em um posto de saúde, numa clínica de atenção básica ou mesmo em unidades móveis, e imediatamente enviada para análise automatizada”, expõe o pesquisador. (Com Agência UFC)