A inteligência artificial poderia ajudar a impedir a cegueira em crianças?

As cataratas congênitas, uma turvação da lente ocular que ocorre logo no nascimento, pode levar à cegueira. No entanto, os números de casos desta condição estão cada vez menores, especialmente nos EUA.

 

Isso porque, atualmente, temos melhores condições de identificar mais cedo o problema, que pode ser resolvido com cirurgia. Porém, em países em desenvolvimento, a história é diferente, uma vez que há a falta de conhecimento especializado e menos recursos, o que significa que centenas de milhares de crianças ficam cegas devido a essa condição tratável, segundo informações de um artigo publicado originalmente pela Smithsonian.

 

“Diagnósticos perdidos ou errados, bem como decisões inadequadas de tratamento, são comuns entre pacientes com doenças raras e são contrários aos objetivos da medicina de precisão, especialmente em países em desenvolvimento com grandes populações, como a China”, escreveu um grupo de pesquisadores chineses em um novo estudo publicado na revista Nature Biomedical Engineering.

 

Utilizando a Inteligência Artificial, esses pesquisadores procuraram corrigir essa falha. No estudo, eles descreveram um programa de IA capaz de diagnosticar cataratas congênitas com mais precisão do que os médicos humanos. E os dados coletados poderiam estimular novas pesquisas sobre como tratar essa doença de caráter raro.

 

O envelhecimento ainda é a causa mais comum para as cataratas, enquanto que cerca de 5% a 20% da cegueira infantil é causada pela versão congênita. Embora a doença seja considerada curável, se a cirurgia de correção não é feita cedo, pode fazer com que os olhos não funcionem corretamente durante o crescimento. Na China, por exemplo, cerca de 30% da cegueira infantil é causada por essa forma da doença.

 

Em 2010, a chamada crise da catarata no país levou à criação de um Programa de Catarata Infantil pelo Ministério da Saúde chinês, de acordo com o coautor do estudo Haotin Lin. O programa, segundo ele, coletou dados sobre milhares de casos, mas não a ponto de atingir seu potencial. Então, inspirado pelo projeto DeepMind, do Google, que construiu um sistema de IA capaz de competir em jogos contra humanos, Lin e sua equipe decidiram usar os dados para criar um “oftalmologista de IA”.

 

“Uma vez que a IA pode jogar contra jogadores humanos, por que não criar uma que possa agir igualmente a um médico humano qualificado?”, disse Lin. Então, trabalhando em conjunto com uma equipe da Universidade de Xidian por dois anos, os cientistas foram capazes de construir CC-Cruiser, um programa de inteligência artificial treinado para examinar imagens de olhos, detectar a presença de cataratas e recomendar cirurgias quando necessário.

 

Em um teste feito ao lado de oftalmologistas humanos, o CC-Cruiser conseguiu identificar com sucesso casos de catarata congênita em um grupo de 50 imagens de pacientes. Enquanto que os especialistas humanos deixaram passar alguns casos e identificaram vários falsos positivos. “Os seres humanos tendem a ser um tanto conservadores ou radicais devido à sua própria experiência e personalidade – e a vantagem da máquina é a sua objetividade”, explicou Lin. “Nós acreditamos que os resultados de aprendizagem profunda, que colaboram com a análise humana, alcançarão uma melhor qualidade e eficiência em relação aos tratamentos”.

 

Lin e sua equipe também acreditam que o CC-Cruiser poderá ser aproveitado para ajudar a melhorar pesquisas sobre tratamentos para cataratas congênitas, dando aos médicos melhores formas de abordar o problema. O sistema funcionaria como uma grande base de dados, com dispositivos dispostos em todo o país. Assim, os médios poderiam fazer uploads de imagens de pacientes para o sistema e a IA as avaliaria para diagnosticar ou descartar os casos de cataratas congênitas.

 

Ainda, o projeto poderia inspirar a criação de métodos semelhantes para doenças raras, ajudando os países em desenvolvimento, onde pode acontecer escassez de médicos, a disponibilizar diagnósticos e tratamentos de maneira mais rápida e barata. “Os recursos limitados dos pacientes e isolamento de dados em hospitais particulares representam uma falha no uso dos dados”, argumentou Lin. Logo, “construir uma plataforma colaborativa em nuvem para integrar informações de dados e triagens de pacientes é um passo essencial”.

[ Smithsonian ] [ Fotos: Reprodução / Flickr ]