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Telemedicina e inteligência artificial podem ser aplicadas para a detecção precoce de glaucoma

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Fonte

Universidade Politécnica de Madri

Data

quinta-feira, 17 outubro 2019 13:10

Áreas

Oftalmologia. Bioinformática. Inteligência Artificial.

Uma colaboração do grupo de Tecnologias em Imagem Biomédica da Universidade Politécnica de Madri (UPM) com o Parc de Salut Mar de Barcelona, o Instituto Catalão de Retina de Barcelona, na Espanha, e o Centro Universitário Radboud Medical de Nijmegen, na Holanda, resultou na desenvolvimento de uma ferramenta de telemedicina e um algoritmo baseado em inteligência artificial para a detecção automática de sinais de glaucoma a partir de retinografias. O uso dessa tecnologia em campanhas de detecção de doenças oculares permitiria o diagnóstico precoce de uma das doenças que causam mais deficiência visual na Espanha, com uma prevalência de 2,1% em pessoas acima de 40 anos.

O glaucoma é conhecido por um conjunto de distúrbios degenerativos dos olhos, caracterizados por causar danos ao nervo óptico tanto estrutural quanto funcionalmente. O glaucoma é a principal causa de perda irreversível da visão na população entre 40 e 80 anos. Em todo o mundo, estima-se que haja mais de 60 milhões de pessoas que sofrem da doença e a previsão é de que ela possa aumentar para mais de 110 milhões até 2040. Por ser uma doença assintomática em seus estágios iniciais, seu diagnóstico geralmente não é feito até estágios avançados. Estima-se que o percentual de casos não diagnosticados ultrapasse 50%.

O padrão de diagnóstico e acompanhamento do glaucoma em um consultório de oftalmologia é um processo caro, que inclui vários testes para obter imagens que são analisadas posteriormente por um ou vários especialistas; entre eles, imagens digitais coloridas do fundo ou retinografias. A identificação de sinais patológicos nessas imagens da retina é complexa e requer treinamento especializado e anos de prática.

Foi demonstrado que o diagnóstico e o tratamento precoces do glaucoma podem prevenir a perda da visão, motivo pelo qual inúmeras pesquisas estão em andamento para estudar os possíveis benefícios das campanhas de triagem e acompanhamento de glaucoma por meio de exames oftalmológicos, principalmente na população de risco, considerando fatores como idade ou parentes que sofreram a doença. Além disso, paralelamente, vários algoritmos foram desenvolvidos para processar e classificar automaticamente as imagens do fundo do olho e, assim, ajudar no diagnóstico mais preciso.

O recente surgimento de novos algoritmos e sistemas computacionais mais poderosos possibilitou uma nova era na inteligência artificial e no aprendizado de máquina. Sob o termo aprendizado profundo – ou deep learning em inglês -, aparece um novo conjunto de técnicas especialmente eficazes e eficientes no processamento, análise e classificação de todos os tipos de imagens. Segundo a professora Dra. Maria Jesús Ledesma, pesquisadora do especialista em imagem biomédica da UPM, “até agora, no caso do glaucoma, os algoritmos de aprendizado de máquina utilizados foram baseados na identificação de parâmetros e proporções de medição do disco óptico que permitiam treinar o método antes de ser aplicado. Esse processo longo e caro foi substituído nos últimos anos por novas técnicas nas quais o trabalho anterior de etiquetagem e processamento (complexo e difícil de automatizar) é substituído por um aumento na complexidade dos algoritmos, com muitos estágios de processamento intermediários que generalizam o processo de aprendizado do programa e aumentam sua precisão”.

Nos algoritmos conhecidos como supervisionados, os mais comuns, ainda é necessário realizar uma marcação prévia dos conjuntos de imagens de treinamento, mas apenas indicando o tipo ou grau de progresso da patologia. Com base nessas informações, o algoritmo internamente será responsável por aprender os parâmetros necessários para classificar corretamente novas imagens. Assim, pesquisadores do grupo de Tecnologias em Imagem Biomédica da UPM usaram essa abordagem para propor novas tecnologias que permitem uma classificação automática do glaucoma através de imagens de fundo.

Graças a um projeto de pesquisa financiado pelo Instituto de Saúde Carlos III e liderado pelo Dr. Alfonso Antón del Parc de Salut Mar, o grupo de pesquisa da UPM colaborou na análise da precisão do diagnóstico, custo e utilidade da detecção de glaucoma com métodos de imagem e telemedicina.

Nas fases iniciais deste projeto, o grupo daUPM implementou uma ferramenta de telemedicina que permitiu a quinze profissionais introduzir e avaliar dados de testes oftalmológicos de uma campanha de triagem de glaucoma, na qual participaram mais de mil pacientes. Uma dupla avaliação remota dos testes foi realizada por meio da ferramenta de telemedicina, por oftalmologistas especializados (com mais de cinco anos de experiência) e não especialistas. O diagnóstico final em caso de discrepância entre as duas avaliações foi realizado por dois oftalmologistas especializados em glaucoma também por meio da ferramenta de telemedicina.

Em uma segunda etapa do projeto, o grupo de Madri foi encarregado de fazer uma comparação exaustiva de algoritmos com base em aprendizado profundo para selecionar e configurar o mais adequado para a classificação automática de glaucoma. Para concluir esta tarefa, ele colaborou com o prestigioso grupo de pesquisa holandês. O projeto demonstrou que o uso dessa tecnologia permite obter taxas de sensibilidade – capacidade de detectar corretamente glaucoma – e especificidade – capacidade de detectar corretamente casos saudáveis ​​- em valores em torno de noventa por cento dos casos. Além disso, identificou-se que esses valores são superiores aos índices obtidos por profissionais não especialistas e próximos aos dos especialistas mais experientes.

Finalmente, uma linha adicional também testada pelos pesquisadores da UPM no projeto, que apresenta resultados preliminares muito promissores, é o estudo da contribuição que a incorporação de dados clínicos adicionais adquiridos durante a conclusão dos estudos tem na classificação final dos testes de pacientes. Os resultados neste caso mostram que uma combinação de dados clínicos em conjunto com as imagens do fundo de olho pode levar a uma melhora na sensibilidade e especificidade da classificação. Esses últimos resultados servirão de base para as próximas etapas da pesquisa, que incluirão, além dos dados clínicos, outros dados de diferentes testes de diagnóstico de glaucoma, como a tomografia de coerência óptica.

“A tecnologia desenvolvida pela UPM poderia facilitar a realização de campanhas de detecção de glaucoma através do uso intensivo de telemedicina e algoritmos de classificação automática baseados em aprendizado profundo, o que ajudaria na identificação desta doença em estágios iniciais.”, concluiu a Dra. Maria Jesús Ledesma, responsável pela pesquisa.

Acesse a notícia completa na página da Universidade Politécnica de Madri (em espanhol).

Fonte: Universidade Politécnica de Madri. Imagem: Freepik.

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