A equipe desenvolveu um modelo de IA de aprendizado profundo que pode identificar quais bebês em risco têm ROP que pode levar à cegueira se não for tratada, e eles esperam que sua técnica possa melhorar o acesso à triagem em muitas áreas com serviços neonatais limitados e poucos oftalmologistas treinados.
O estudo, realizado por uma equipe internacional de cientistas e médicos no Reino Unido, Brasil, Egito e Estados Unidos, apoiado pelo Centro de Pesquisa Biomédica do National Institute for Health and Care Research (NIHR) no Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust e UCL Institute of Ophthalmology, é publicado no The Lancet Digital Health.
O autor principal Dr. Konstantinos Balaskas (Diretor, Moorfields Ophthalmic Reading Center & Clinical AI Lab, Moorfields Eye Hospital e Professor Associado, UCL Institute of Ophthalmology) disse: “A retinopatia da prematuridade está se tornando cada vez mais comum à medida que as taxas de sobrevivência de bebês prematuros melhoram em todo o mundo, e agora é a principal causa de cegueira infantil em países de renda média e nos EUA.
“Até 30% dos recém-nascidos na África subsaariana têm algum grau de ROP e, embora os tratamentos já estejam prontamente disponíveis, podem causar cegueira se não forem detectados e tratados rapidamente. Isso geralmente ocorre devido à falta de especialistas em oftalmologia – mas, como é detectável e tratável, nenhuma criança deveria ficar cega por causa da ROP.
“À medida que se torna mais comum, muitas áreas não têm oftalmologistas treinados suficientes para rastrear todas as crianças em risco; esperamos que nossa técnica para automatizar o diagnóstico de ROP melhore o acesso aos cuidados em áreas carentes e evite a cegueira em milhares de recém-nascidos em todo o mundo”.
A ROP é uma condição que afeta principalmente bebês prematuros, onde vasos sanguíneos anormais crescem na retina, a fina camada de células nervosas na parte de trás do olho que converte a luz em sinais que o cérebro pode reconhecer. Esses vasos sanguíneos podem vazar ou sangrar, danificando a retina e possivelmente levando ao descolamento da retina. Enquanto formas mais leves de ROP não requerem tratamento, apenas monitoramento, casos mais agudos requerem tratamento imediato. Estima-se que 50.000 crianças em todo o mundo são cegas por causa disso.
Os sintomas da ROP não podem ser vistos a olho nu, o que significa que a única maneira de identificar a condição é monitorando bebês em risco com exames oftalmológicos. Sem a infraestrutura adequada para cuidados pré-natais e pós-natais abrangentes, a janela estreita para triagem e tratamento pode ser perdida, levando à cegueira evitável.
A equipe da UCL-Moorfields desenvolveu um modelo de IA de aprendizado profundo para rastrear ROP, que foi treinado em uma amostra de 7.414 imagens dos olhos de 1.370 recém-nascidos que foram internados no Homerton Hospital, em Londres, e avaliados para ROP por oftalmologistas. O hospital atende a uma comunidade étnica e socioeconômica diversificada, o que é importante porque o ROP pode variar entre grupos étnicos, então a ferramenta foi treinada para funcionar com segurança em diferentes grupos étnicos, garantindo que todos possam se beneficiar.
O desempenho da ferramenta foi então avaliado em outras 200 imagens e comparado com as avaliações de oftalmologistas experientes.
Os pesquisadores validaram ainda mais sua ferramenta empregando-a em conjuntos de dados provenientes dos EUA, Brasil e Egito.
A ferramenta AI foi considerada tão eficaz quanto os oftalmologistas pediátricos seniores na discriminação de imagens retinianas normais daquelas com ROP que podem levar à cegueira.
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Fonte: https://www.eurekalert.org/news-releases/987568
