O diabetes é uma doença cuja gravidade reside nas complicações que pode acarretar. Uma dessas complicações é a retinopatia diabética, que pode se desenvolver nas pessoas acometidas pela patologia que não façam controle apropriado dos seus níveis de açúcar no sangue. Níveis altos de açúcar podem provocar danos a pequenos vasos sanguíneos no fundos dos olhos, e algumas vezes o conteúdo dos vasos pode vazar para a retina. Esse fluido pode causar inchaço e edema na área da retina que é responsável pela visão. Ainda que essa retinopatia possa começar assintomática, ela pode evoluir para problemas mais complicados, até chegar à cegueira em casos extremos.
Essa patologia já é bem conhecida no meio médico e tem tratamentos efetivos bem documentados, mas a eficiência desses tratamentos depende da intervenção precoce. O diagnóstico é geralmente feito através de visitas regulares a um oftalmologia, que faz a inspeção visual da retina em procura de sinais de dano.
Durante a última conferência anual da Academia Americana de Oftalmologia, que ocorreu em outubro em São Francisco, pesquisadores da Universidade Nacional de Singapura apresentaram um modelo de machine learning capaz de competir com os especialistas no diagnóstico da doença. Batizado de EyeArt, o sistema foi usado para classificar 893 pacientes diabéticos de 15 clínicas médicas diferentes. Os resultados, produzidos em apenas 60 segundos, foram revisados por especialistas certificados para determinar sua precisão clínica. Usando apenas imagens sem dilatação da pupila – o que implica em desconforto mínimo ao paciente -, o EyeArt obteve 95,5% de sensibilidade (a capacidade de encontrar positivos verdadeiros) e 86% de especificidade (a capacidade de discernir negativos verdadeiros). Uma minoria de pacientes precisou de dilatação para que a imagem tivesse qualidade suficiente para ser avaliada; incluindo esses casos, a especificidade aumentou para 86,5%, enquanto que a gradabilidade (a capacidade de discernir entre diferentes estágios da doença) atingiu 97,4%. Mais de 90% dos olhos identificados pelo EyeArt tinham retinopatia diabética ou outra doença ocular.
Os profissionais consideram bem-vindas as soluções baseadas em machine learning. Elas podem proporcionar diagnósticos precisos em tempo real, ao mesmo tempo em que aumentam sua acessibilidade, por não dependerem de um especialista acompanhando a análise. Um paciente identificado como de alto risco pela inteligência artificial pode ser encaminhado para que um médico dê início ao tratamento, evitando assim o desenvolvimento de estágios mais avançados da doença.
Excelente aplicação!
Obrigado por compartilhar, Denny Ceccon!
Que bom que gostou Joab 🙂