Estudo piloto conduzido em Barcelos (AM), o modelo identificou corretamente 91% dos casos, segundo pesquisa liderada pela Universidade Federal de São Paulo (Unifesp) e instituições parceiras, publicada nos Arquivos Brasileiros de Oftalmologia.
Agência Bori
Uma inteligência artificial capaz de identificar lesões oculares a partir de fotos tiradas com celular mostrou-se eficaz no diagnóstico do pterígio, uma das principais causas de cegueira na Amazônia.
Agência Bori
O sistema foi treinado para “enxergar” o problema de forma semelhante a como uma criança aprende a reconhecer figuras — analisando muitas imagens até distinguir padrões.
Em um estudo piloto conduzido em Barcelos (AM), o modelo identificou corretamente 91% dos casos, segundo pesquisa liderada pela Universidade Federal de São Paulo (Unifesp) e instituições parceiras, publicada nos Arquivos Brasileiros de Oftalmologia.
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O diferencial |
Técnicos de enfermagem locais, sem formação prévia em oftalmologia, foram treinados para capturar imagens da superfície dos olhos com um smartphone simples.
As fotos foram analisadas por um modelo de deep learning baseado em redes neurais convolucionais.
“A ideia do deep learning 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”, explica o pesquisador Diego Casagrande, um dos autores do estudo.
O pterígio é uma doença ocular que pode causar perda progressiva da visão, mas tem prevenção e tratamento cirúrgico.
O pterígio é uma doença ocular que pode causar perda progressiva da visão, mas tem prevenção e tratamento cirúrgico.
O problema é o acesso: em muitas áreas da Amazônia, não há especialistas. Por isso, a tecnologia aparece como uma ferramenta de apoio à triagem.
“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.
Para os autores, o avanço representa uma resposta concreta às limitações de acesso à saúde ocular na região.
Para os autores, o avanço representa uma resposta concreta às limitações de acesso à saúde ocular na região.
“Invista nesse estudo para a melhora da plataforma. Isso certamente pode diminuir uma das principais causas de cegueira no estado do Amazonas e em outras regiões do mundo”, destaca Casagrande.
A ferramenta é de baixo custo, utiliza uma plataforma online gratuita e pode ser implementada em larga escala.
Os resultados do estudo piloto foram considerados promissores. A próxima etapa será treinar agentes de saúde para aprimorar as técnicas de fotografia ocular.
Os resultados do estudo piloto foram considerados promissores. A próxima etapa será treinar agentes de saúde para aprimorar as técnicas de fotografia ocular.
“Acreditamos que isso vai melhorar ainda mais a precisão da inteligência artificial e o acesso de um oftalmologista à distância, fortalecendo a teleoftalmologia na região”, conclui o pesquisador.
Com a ferramenta validada e profissionais locais capacitados, a meta é mapear as áreas de maior necessidade e organizar missões cirúrgicas direcionadas às comunidades mais afetadas.
O uso da IA na triagem permitirá priorizar regiões com maior incidência de casos e otimizar recursos, ampliando o combate a uma das principais causas de cegueira evitável na Amazônia.
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