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O uso da inteligência artificial na oftalmologia auxilia na precisão dos diagnósticos dos exames oftalmológicos
Para facilitar o diagnóstico e melhorar o tratamento das doenças oculares, a inteligência artificial (IA) começou a ser adotada. Parece que entramos no futuro, porque já não se trata mais das histórias da sétima arte, agora é uma realidade.
Sofre de alguma condição na sua visão? Então, os especialistas podem contar com algoritmos para identificar o que está a acontecer e qual é o melhor procedimento para resolvê-lo. Em outras palavras, estamos finalmente a viver a revolução científica e tecnológica que há muito esperávamos.
Os beneficiários? Pessoas de todo o mundo que viram declínios na sua qualidade de vida. Quando se trata de aplicações oftálmicas, os avanços que foram feitos foram graças à inteligência artificial (IA) com base em aprendizagem profunda.
Em anos anteriores foi aplicado em reconhecimento de imagem e voz ou em processamento de linguagem natural. Mas, o seu desenvolvimento na área da saúde permite agora detectar, diagnosticar e controlar, pelo menos, as principais doenças oculares.
Uso de Inteligência Artificial em Optometria
A retinopatia diabética (RD) tem sido o ponto de partida para a aplicação da IA na optometria. De facto, em 2018, a Food and Drug Administration (FDA) dos Estados Unidos aprovou, pela primeira vez, a aplicação de um algoritmo autônomo para lidar com uma condição ocular.
Era mesmo uma tecnologia totalmente automatizada, incluindo carros autônomos, robôs de fabricação e monitoramento de mídia social. Desde então, outras pesquisas oftalmológicas foram desenvolvidas, utilizando IA.
O objetivo? Identificar e monitorar doenças pré-clinicamente. Mas, além disso, para que os oftalmologistas possam realizar o seu trabalho no campo das doenças neurológicas e sistêmicas.
Por outro lado, estes tipos de soluções automatizadas também dão aos médicos a oportunidade de expandir seu campo de atuação. Entre outras coisas, porque melhora o fluxo de trabalho, permitindo que mais pacientes sejam atendidos e auxiliados.
Como dissemos anteriormente, atualmente é aplicado usando imagens de fundo do olho. E, até agora, pode ser implementado na detecção, diagnóstico, tratamento e administração de medicamentos para:
Retinopatia diabética
Miopia
Degeneração macular relacionada à idade (DMRI),
Retinopatia da prematuridade
Cataratas
Edema macular diabético (EMD)
Oclusão da veia da retina
Cirurgia refrativa
Glaucoma
Inteligência Artificial e Doença Ocular Diabética (DOE)
A doença ocular diabética refere-se a um grupo de doenças que podem afetar os olhos de pessoas com diabetes.
O tipo mais comum de doença ocular diabética é a retinopatia diabética, que ocorre quando os vasos sanguíneos da retina (a camada sensível à luz na parte posterior do olho) são danificados. O edema macular diabético (EMD) é outro tipo de doença ocular diabética que pode causar perda de visão.
Nos Estados Unidos, mais de 30 milhões de pessoas têm diabetes. Entre eles e em termos de adultos em idade ativa, a RD é a principal causa de deficiência visual e cegueira. Se é um oftalmologista, mas não é especializado em doenças da retina, a IA pode ajudá-lo.
E é que, aplicando os algoritmos desses sistemas, não precisará encaminhar os seus pacientes a um subespecialista para detectar e monitorar a doença. Só teria que obter imagens do órgão com uma câmara de retina e enviá-las para um servidor na nuvem.
A partir daí, a tecnologia de inteligência artificial os levará a prosseguir com suas análises. Em pouco tempo, saberá se é DR e como deve proceder. Atualmente, existem mais de sete sistemas automatizados que têm apresentado bons resultados. Entre eles, o Idx-DR.
Leia também: Retinopatia Diabética: o que é, causas e consequências?
Inteligência Artificial no Estudo da Cirurgia de Catarata
Em Nova York, Aazim A. Siddiqu, um residente de oftalmologia no Albert Einstein College of Medicine, e colegas publicaram um artigo sobre o uso de IA em cirurgia de córnea, refração e catarata, no CurrentOpinions in Ophthalmology.
Especificaram que 30 em cada 100 pacientes não estão satisfeitos com o tratamento da sua condição, porque com o tempo podem precisar de mais intervenções, como óculos ou cirurgia adicional.
Por esse motivo, sugeriram que a IA possa melhorar essa lacuna, pois permite o desenho de exames de detecção precoce, com os quais a visão dos pacientes pode ser salva. E, também, obter resultados refrativos mais efetivos para evitar futuras intervenções.
De facto, o grupo de médicos calculou uma fórmula de IA gratuita para implante de lente intraocular (LIO), chamada Ladas Super Formula. O nome homenageia seu desenvolvedor original, Dr. John Ladas.
Leia também:
Catarata nos olhos: sintomas, como prevenir e como tratar
Pós-operatório de cirurgia de catarata: o que fazer?
Inteligência Artificial e Glaucoma Ocular
Existem muitos tipos de IA, incluindo assistência. Para tratar o glaucoma ocular, esse modelo funciona perfeitamente, pois permite que os especialistas não fiquem sobrecarregados com a quantidade de dados que as imagens analisadas geram.
A IA assistencial coletará todas as informações e fornecerá um diagnóstico preciso e de melhor qualidade, levando em consideração absolutamente todas as fotografias disponíveis da condição. Desta forma, o médico não perderá detalhes vitais para a tomada de decisão.
Leia também: O que é glaucoma ocular e como evitá-lo
Inteligência Artificial e Detecção de Queratocone
Quando se trata de condições da córnea, a tecnologia de IA é especialmente útil na detecção e monitoramento do queratocone. Esta é uma condição que faz com que o tecido transparente, localizado na parte frontal do olho, saia do seu espaço.
Dependendo do caso, detecta pessoas que, supostamente, não correm o risco de sofrer com isso. Por outro lado, permite determinar o risco de progressão em pacientes diagnosticados.
Atualmente existe um sistema de IA que usa dados de uma câmara Scheimpflug e dados de imagens OCT de resolução ultra-alta. É capaz de distinguir olhos com queratocone subclínico de olhos normais.
Leia também: Queratocone: o que é, causas e consequências?
A inteligência artificial não substitui os oftalmologistas
Talvez pense que, com esses avanços , os médicos ficaram em segundo plano. Várias investigações concentraram-se em colocar sistemas de IA contra especialistas humanos. Claramente, foi um erro querer determinar quem faz o trabalho melhor.
Talvez seja difícil imaginar que ambos combinem esforços. No entanto, um estudo publicado pela Academia Americana de Oftalmologia na sua revista mensal Ophthalmology mostrou que o dever profissional é alcançar essa coesão.
Especificamente, baseou-se em casos de retinopatia diabética. Determinou que os resultados obtidos no trabalho conjunto entre médicos e IA são muito mais eficazes do que os obtidos separadamente.
A intenção dos pesquisadores era estabelecer como a IA poderia ser usada num ambiente clínico do mundo real. E também, verificar se a fusão entre o médico e o algoritmo realmente daria bons resultados.
Participaram 10 especialistas com diferentes formações académicas e experiência profissional. Todos classificaram 1.796 imagens oculares de pacientes diabéticos como normais a graves. Primeiro, sem usar o algoritmo, depois com essa informação.
Por fim, com uma explicação extra de por que o algoritmo produziu essa classificação, o resultado geral indicou que o atendimento melhorou a precisão diagnóstica dos médicos e sua confiança no trabalho realizado.
FAQ: Perguntas frequentes sobre o uso de Inteligência Artificial em optometria:
Quais são as limitações do uso da inteligência artificial na optometria?
Afinal, a IA provavelmente será adotada por médicos e pacientes em todo o mundo. Estima-se que os erros médicos serão consideravelmente reduzidos nos próximos anos. Além disso, é projetado para melhorar o atendimento ao paciente.
É certamente uma tecnologia florescente. No entanto, enquanto isso acontece, ainda há desafios a serem superados. Primeiro, o oftalmologista ou o optometrista terá que passar da fase de excitação.
Em outras palavras, deve decidir com sanidade e profissionalismo se o paciente beneficiará ou não da sua aplicação. Em segundo lugar, é necessário começar a discutir um quadro ético que regule a responsabilidade com que os dados recolhidos serão tratados.
Isso implica estabelecer uma regulação que não deixe espaços vazios sobre como lidar com as informações raciais, étnicas e outras que o sistema lança sobre o paciente. Além disso, o processo de design, validação e implementação de IA autônoma.
Precisamente, daqui vem o terceiro desafio: determinar quais os modelos de IA funcionam melhor que outros. E é isso que também dirá se os dados fornecidos estavam corretos ou não. Tendo isso claro, tanto os pacientes quanto os oftalmologistas serão beneficiados.
Pensar nesses pontos mostra que a oftalmologia está na vanguarda nesse campo. Noutras palavras, esse foi o ramo da medicina que conseguiu demonstrar como a IA transforma e melhora o atendimento clínico, por meio da confluência de tecnologia e inovação.
O que é aprendizado profundo?
O desenvolvimento da IA está em execução há muitas décadas. Nesse sentido, existem atualmente inúmeros avanços. Por exemplo, o chamado deep learning (DL), uma tecnologia que surgiu de outra ciência: a ciência da computação.
Na oftalmologia, são analisados dados fotográficos, coletados digitalmente, de estudos aos quais a retina pode ser submetida. Quando exposto a algoritmos de inteligência artificial, a quantidade de informações que gera é inestimável.
Se antes existia o grande mundo da IA onde essa informação era analisada, em nossos tempos surgiram mecanismos para estudá-la mais a fundo. Imagine um diagrama de Venn com um grande círculo intitulado: Inteligência Artificial.
No interior, outro círculo menor que representa "aprendizado de máquina". Dentro, outro que diz, “redes neurais artificiais” e, bem ali, o menor círculo da nossa classificação e aquele que nos diz respeito, chamado: “deep learning”.
Agora entende o que estamos a falar? De resultados que surgem de um processamento exaustivo de análise. Especificamente, de dados que, após serem inseridos no sistema computacional, são examinados por diferentes camadas de computação.
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