Estudo mostra que quando essas análises são orientadas por IA, aumentam as taxas de triagem para jovens com diabetes
Um estudo do Johns Hopkins Children’s Center realizado com crianças e jovens com diabetes concluiu que os exames oftalmológicos que usam inteligência artificial (IA) aumentam significativamente as taxas de conclusão de análises projetadas para prevenir doenças oculares relacionadas ao diabetes (DED) e que podem levar à cegueira.
Em relatório sobre a pesquisa, publicado na Nature Communications, os pesquisadores examinaram as taxas de conclusão do exame oftalmológico diabético em pessoas com menos de 21 anos com diabetes tipo 1 e tipo 2.
No documento, os cientistas ressaltam que a DED refere-se principalmente à retinopatia diabética e relatam que a doença afeta entre 4% e 9% dos jovens com diabetes tipo 1 e 4% a 15% dos jovens com diabetes tipo 2. Estima-se que cerca de 238 mil crianças, adolescentes e jovens adultos com menos de 20 anos tenham recebido o diagnóstico de diabetes nos Estados Unidos, de acordo com a Associação Americana de Diabetes. Exames frequentes para DED facilitam a detecção precoce e o tratamento, e podem ajudar a prevenir a progressão da doença.
Sobre o estudo
Os pesquisadores inscreveram 164 participantes, com idades entre 8 e 21 anos, todos do Johns Hopkins Pediatric Diabetes Center. Cerca de 58% eram mulheres e 41% eram de grupos minoritários (35% negros e 6% hispânicos). As pessoas foram distribuídas aleatoriamente em dois grupos. Um grupo de 83 pacientes recebeu as instruções e cuidados padrão de triagem e foi encaminhado a um especialista para realizar exame oftalmológico. Um segundo grupo, de 81, pacientes foi submetido a um exame oftalmológico autônomo de cinco a 10 minutos durante uma visita ao endocrinologista e recebeu seus resultados na mesma consulta.
O sistema de IA tirou quatro fotos do olho sem dilatação e executou as imagens por meio de um algoritmo que determinou a presença ou ausência de retinopatia diabética. Quando presente, o paciente era encaminhado a um oftalmologista para avaliação adicional.
Os pesquisadores descobriram que 100% dos pacientes do grupo que ofereceu a triagem autônoma de IA completaram seu exame oftalmológico naquele dia, enquanto 22% dos pacientes do segundo grupo seguiram dentro de seis meses para completar um exame oftalmológico. Eles também constataram que 25 dos 81 participantes, ou 31%, no grupo de IA autônoma, tiveram um resultado indicando que o DED estava presente.
Em comunicado à imprensa, Risa Wolf, endocrinologista pediátrica do Johns Hopkins Children’s Center, afirmou que “com a tecnologia de IA, mais pessoas podem ser examinadas, o que pode ajudar a identificar mais pacientes que precisam de avaliação de acompanhamento”, disse. “Se pudermos oferecer isso mais convenientemente no ponto de atendimento com o endocrinologista, também podemos potencialmente melhorar a equidade de saúde e prevenir a progressão da doença ocular diabética”, concluiu.
Ainda no comunicado, os pesquisadores alertaram que a IA autônoma usada no estudo não é aprovada pela Food and Drug Administration, dos Estados Unidos, para menores de 21 anos. E eles dizem que uma fonte potencial de viés no estudo foi que alguns dos participantes estavam familiarizados com exames oftalmológicos autônomos de um estudo anterior e, portanto, podem ter estado mais dispostos a participar do novo.
Desafios
Apesar de a indicação seja que os pacientes visitem anualmente especialistas para avaliar tanto a diabetes quanto a saúde ocular, estudos mostram que entre 35% a 72% dos jovens com diabetes se submetem a exames recomendados, com taxas de lacuna de cuidados ainda maiores entre jovens minoritários e pobres. Pesquisas anteriores também mostram que as barreiras para os rastreios incluem confusão sobre a necessidade de triagens, inconveniência e falta de tempo, acesso a especialistas e transporte.
Fonte: Johns Hopkins Children’s Center
