A inteligência artificial (IA) está a moldar cada vez mais a forma como os oftalmologistas diagnosticam as doenças e planeiam o tratamento, especialmente em áreas com grande volume de dados, como a imagiologia da córnea, a cirurgia refractiva e o planeamento da catarata. Num artigo de fevereiro de 2023 publicado na Catarata e Cirurgia Refractiva Hoje (CRST), os principais clínicos e investigadores analisam a forma como a IA está a passar de uma promessa teórica para uma aplicação clínica prática - e onde permanecem as suas actuais limitações.
Entre os colaboradores encontra-se Farhad Hafezi, MD, PhD, FARVO, Diretor Médico do Instituto ELZA, que foi coautor de uma secção que aborda uma das questões mais importantes nos cuidados da córnea: a verdadeira prevalência do ceratocone e a razão pela qual os dados exactos são importantes para o planeamento da saúde pública e a intervenção precoce.
A funcionalidade CRST realça que os métodos modernos de IA são excelentes na extração de informações clinicamente relevantes de grandes conjuntos de dados de imagiologia, como a topografia da córnea e a OCT do segmento anterior. Estas tecnologias permitem que dados brutos complexos - dezenas de milhares de pontos de elevação ou milhões de píxeis de imagem - sejam condensados em índices de diagnóstico significativos. Os modelos de aprendizagem profunda, em particular as redes neurais convolucionais, demonstraram uma elevada sensibilidade e especificidade na distinção entre córneas normais e córneas afectadas por ceratocone ou alteradas por cirurgia refractiva. Esta é outra aplicação útil da inteligência artificial em oftalmologia.
Hafezi enfatiza que as estimativas históricas da prevalência do ceratocone, frequentemente citadas como aproximadamente 0,05%, são provavelmente subestimações substanciais. Os estudos epidemiológicos anteriores baseavam-se em ferramentas de diagnóstico com sensibilidade limitada em comparação com a atual tomografia de Scheimpflug e a análise baseada em OCT. O rastreio apoiado por IA, combinado com imagiologia moderna, revelou taxas de prevalência marcadamente mais elevadas em várias populações, particularmente em regiões com factores de risco genéticos e ambientais conhecidos.
O artigo também descreve a iniciativa K-MAP, um esforço de investigação multinacional concebido para avaliar a prevalência do ceratocone utilizando diagnósticos modernos padronizados em diversas populações. Ao minimizar o viés de seleção e reduzir as barreiras logísticas para os centros participantes, o projeto visa gerar dados que possam informar significativamente as estratégias de triagem, alocação de recursos e política de cuidados com os olhos a longo prazo. A análise baseada em IA desempenha um papel central no tratamento da escala e da complexidade dos conjuntos de dados resultantes.
Para além da epidemiologia, a funcionalidade CRST situa a IA num contexto clínico mais vasto, incluindo o cálculo da potência da LIO, o diagnóstico de cataratas e a deteção de edema da córnea. No entanto, também salienta que a adoção clínica bem sucedida depende da explicabilidade, da governação dos dados e da confiança dos médicos - factores tão importantes como o próprio desempenho algorítmico. Isto mostra que a inteligência artificial em oftalmologia pode ser uma ferramenta muito poderosa na prestação de cuidados oftalmológicos de excelência aos doentes.
Na ELZA, estes temas reflectem-se na investigação em curso e nos fluxos de trabalho clínicos que integram imagiologia avançada, análise apoiada por algoritmos e validação clínica rigorosa. A funcionalidade CRST sublinha uma mensagem fundamental: A IA não substitui o julgamento clínico, mas é uma ferramenta poderosa para melhorar a precisão, a consistência e a deteção precoce de doenças quando aplicada de forma responsável.
