A IA está remodelando os cuidados preventivos com os olhos e protegendo a visão

Os olhos, um órgão sensorial essencial, desempenham um papel importante em todas as fases da nossa vida.

Elas fornecem informações ao cérebro sobre o mundo exterior. Sem a visão, teríamos dificuldade para realizar tarefas diárias como ler, aprender, caminhar e interagir com o ambiente.

Uma boa visão é essencial para desfrutar da independência e, claro, das alegrias da vida.

No entanto, mais do que 2.2 bilhão de pessoas não conseguem fazer isso devido a uma deficiência visual, que ocorre devido a uma condição ocular que afeta o sistema visual e suas funções. 

Catarata, glaucoma, erros de refração, retinopatia diabética, degeneração macular relacionada à idade (DMRI) e presbiopia são algumas das principais causas de deficiência visual.

A deficiência visual tem consequências graves para a vida, muitas das quais podem ser mitigadas com o acesso oportuno a cuidados oftalmológicos de qualidade. Além do impacto sobre os indivíduos, a deficiência visual também representa um ônus financeiro significativo, com o custo global anual da perda de produtividade estimado em US$ 411 bilhões.

Como resultado, as condições oculares que podem causar deficiência visual e cegueira são o foco principal das estratégias de cuidados com os olhos.

IA em Oftalmologia

Como a deficiência visual reduz a qualidade de vida de uma pessoa e cria um fardo econômico global considerável, médicos, cientistas e pesquisadores estão recorrendo à inteligência artificial (IA) para transformar o cuidado com os olhos.

A tecnologia em rápida evolução vem melhorando a eficiência empresarial e a análise de dados nas áreas de finanças, manufatura, varejo, mídia e saúde.

Na área da saúde e da medicina, a influência da IA ​​aumentou drasticamente nos últimos anos. 

IA para detecção precoce: DR, glaucoma e DMRI

Na oftalmologia, especificamente, a IA está permitindo a detecção precoce de doenças como glaucoma, retinopatia diabética e DMRI por meio da análise de imagens da retina e dados de pacientes. Nesse contexto, as ferramentas de IA possibilitam intervenções personalizadas, além de diagnóstico e triagem automatizados. 

O técnico também fornece assistência cirúrgica, ajudando a selecionar candidatos, otimizar técnicas, minimizar complicações e prever resultados pós-operatórios.

A IA, de acordo com especialistas, desempenhará um papel cada vez mais importante na prática clínica e cirúrgica no futuro da cirurgia do segmento anterior, que se concentra nas estruturas frontais do olho para tratar lesões e condições como catarata e distúrbios da córnea.

A tecnologia já está sendo usada aqui para rastrear e diagnosticar catarata, classificar as fases cirúrgicas e prever o tempo cirúrgico para otimizar o fluxo de trabalho na sala de cirurgia. Além disso, a IA está sendo aplicada ao cálculo ideal do poder da LIO (lente intraocular), que se refere à força refrativa da lente sintética implantada durante a cirurgia de catarata para substituir a lente natural.

Afinal, há muita literatura e dados de imagem coletados ao longo dos anos como prática de rotina.

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Como os LLMs atuam em comparação com os oftalmologistas

Um estudo descobriu que A IA está superando a capacidade dos médicos não especialistas¹ para avaliar problemas oculares.

Liderado pela Universidade de Cambridge, o estudo relatou que o conhecimento clínico e as habilidades de raciocínio do popular modelo de linguagem ampliada (LLM), GPT-4, estão agora se aproximando do nível de oftalmologistas especialistas.

O GPT-4 foi testado com oftalmologistas especialistas, médicos juniores não especializados e residentes, sendo que cada um deles apresentou até 87 cenários sobre problemas oculares específicos. As perguntas abrangeram uma ampla gama de problemas oculares, retiradas de um livro didático usado para avaliar residentes, mas que não está disponível gratuitamente na internet, o que torna improvável que os conjuntos de dados de treinamento do GPT-4 incluíssem esse conteúdo.

Os médicos tiveram que escolher um diagnóstico ou recomendação de tratamento entre quatro opções. De acordo com o estudo, o modelo de IA obteve uma pontuação mais alta do que os médicos juniores no teste e teve praticamente as mesmas pontuações que os residentes e especialistas, embora os médicos com melhor desempenho tenham obtido uma pontuação mais alta do que o GPT-4. 

Os LLMs não substituirão os profissionais de saúde, disseram os pesquisadores, mas observaram que eles podem melhorar a assistência médica ao fornecer diagnósticos, conselhos e sugestões de gerenciamento em determinados contextos.

Do laboratório à clínica: resultados de triagem no mundo real

Um estudo recente avaliou a implementação da IA ​​na detecção do glaucoma² em configurações do mundo real.

Para isso, eles desenvolveram um sistema automatizado de fotografia da retina e triagem baseada em IA para avaliar sua aceitabilidade, viabilidade e precisão. O estudo recrutou pessoas com 50 anos ou mais, cujas imagens da retina foram obtidas com uma câmera de fundo de olho automatizada e analisadas por IA. 

O sistema de IA atingiu um AUROC de 0.80, o que demonstra a forte capacidade da tecnologia em distinguir entre condições. A sensibilidade foi de 65%, representando casos reais identificados corretamente pela IA, enquanto a especificidade foi de 94.6%, refletindo a classificação precisa de indivíduos saudáveis. Entre 161 pacientes sem diagnóstico prévio, 18 (11.2%) foram identificados como portadores de glaucoma. O estudo afirmou:

“Apesar dos desafios como menor sensibilidade e limitações na aquisição de imagens, o sistema se mostra promissor para triagem oportunista em ambientes de atenção primária.” 

A rever³ enquanto isso, o Departamento de Oftalmologia da Universidade Médica da Capital, na China, explorou as aplicações e os desafios da IA ​​na miopia. 

Atualmente, essa condição afeta mais de dois bilhões de pessoas em todo o mundo e, até 2050, espera-se que quase metade da população mundial seja afetada por ela. Quando não corrigida, a miopia pode prejudicar a visão, prejudicar a educação e afetar as oportunidades de emprego, enquanto a miopia alta pode causar perda permanente da visão. Portanto, o diagnóstico precoce é importante para controlar sua progressão e prevenir qualquer dano visual a longo prazo.

Aqui, a IA pode oferecer uma ferramenta promissora ao analisar dados médicos complexos.

Para detectar miopia, modelos de IA podem ser treinados com grandes quantidades de fotos de fundo de olho e imagens de OCT e, em seguida, treinados para encontrar alterações na retina associadas à miopia. A IA também pode ser treinada para detectar quaisquer alterações comportamentais associadas ao início da miopia. Até mesmo equipamentos de automonitoramento como o SVOne podem usar IA para detectar erros de refração nos olhos. Para descobrir fatores de risco, técnicas como regressão logística, máquina de vetores de suporte e XGBoost podem ser utilizadas. 

Embora a IA possa ajudar a prática clínica e a formulação de políticas a controlar a miopia, isso não é isento de desafios.

“Ao construir conjuntos de dados de alta qualidade, melhorar a capacidade do modelo de processar dados de imagens multimodais e melhorar a capacidade de interação humano-computador, os modelos de IA podem ser aprimorados ainda mais para ampla aplicação clínica.”

– Dr.

Lidando com a disparidade

Embora os problemas visuais sejam generalizados, a deficiência é mais prevalente em países de baixa e média renda (PBMRs) em comparação com regiões de alta renda. Ao permitir que mais pessoas sejam examinadas, a IA pode ajudar a preencher a lacuna em regiões com acesso limitado a cuidados oftalmológicos especializados.

Para isso, a gigante da tecnologia Google criou um modelo de IA chamado ARDA (Avaliação Automatizada de Doenças da Retina) e, recentemente, licenciou o Modelo de IA para detecção de retinopatia diabética para empresas de tecnologia de saúde na Tailândia e na Índia.

Eles criarão seus próprios modelos de negócios, mas, paralelamente, também oferecerão exames para pessoas que mais precisam, mas não podem pagar. A cegueira por retinopatia diabética é completamente evitável, e o fato de não termos conseguido realizar exames eficazes em alguns desses lugares não deve ser perdoado.

– Sunny Virmani, gerente de projetos do Google Health

O diabetes, que está se tornando mais comum em países de baixa e média renda (PBMR), pode afetar gravemente a visão, causando visão turva, edema macular diabético, glaucoma e retinopatia diabética. Esta última resulta do excesso de açúcar no sangue, que danifica os vasos sanguíneos, levando ao vazamento de fluido para o olho.

A retinopatia diabética pode causar alterações na visão e, eventualmente, a pessoa pode ficar cega. No entanto, o diagnóstico e o tratamento precoces reduzem o risco em até 98%. No entanto, apenas um pequeno número de pessoas com diabetes faz o exame.

Então, há mais de uma década, Dale Webster, diretor de pesquisa do Google Health, junto com seus colegas, começou a testar a capacidade da IA ​​de diagnosticar doenças a partir de imagens médicas. 

Isso resultou na ARDA, que pode diagnosticar a doença tão eficazmente quanto um oftalmologista.

Para o modelo de IA, a equipe do Google examinou 7,651 pessoas em três regiões da Tailândia entre 2018 e 2020, com o ARDA alcançando uma precisão de 94.7%, mostrando “que essas ferramentas são seguras e eficazes”.

Clique aqui para ver uma lista das dez principais ações de especialistas em doenças raras.

Avanço da IA ​​no tratamento do ceratocone

Em meio a todo esse progresso, pesquisadores desenvolveram uma IA que consegue prever com sucesso quais pacientes com ceratocone têm maior probabilidade de ficar cegos, exigindo tratamento e monitoramento precoces, anos antes dos médicos. Dessa forma, a tecnologia pode reduzir procedimentos desnecessários e prevenir a perda de visão.

Ceratocone é uma doença ocular progressiva sem causa conhecida.

Nessa condição, a córnea se contorce. É a camada transparente em forma de cúpula que cobre a íris e a pupila que permite a entrada de luz e ajuda a focá-la para uma visão nítida.

Portanto, quando a córnea afina e assume a forma de um cone, isso se chama ceratocone. A mudança no formato da córnea desfoca os raios de luz, causando visão distorcida. Outros sintomas incluem ofuscamento, sensibilidade à luz e visão embaçada. Isso dificulta tarefas diárias como dirigir ou ler.

Essa doença geralmente se desenvolve no final da adolescência ou no início dos 20 anos e progride com o tempo.

Embora a causa exata da doença seja desconhecida, ela pode ser genética, com 1 em cada 10 pessoas com ceratocone tendo um dos pais com a doença. O ceratocone também está relacionado ao hábito de coçar os olhos em excesso, alergias oculares, afinamento da córnea devido à perda de colágeno e distúrbios do tecido conjuntivo.

Geralmente afetando ambos os olhos, a doença pode levar a visões e sintomas muito diferentes entre os dois olhos.

Os sintomas do ceratocone pioram lentamente ao longo de um período de dez a vinte anos. No estágio inicial, os sintomas podem incluir vermelhidão ou inchaço nos olhos, aumento da sensibilidade à luz e ao brilho intenso, visão levemente turva e visão levemente distorcida. Em estágios mais avançados, os sintomas geralmente incluem aumento da miopia ou astigmatismo e visão mais turva e distorcida.

Nos estágios iniciais, os problemas de visão geralmente podem ser corrigidos com óculos ou lentes de contato, mas em estágios mais avançados, lentes de contato rígidas gás-permeáveis ​​podem ser necessárias.

Mas se não for tratada a tempo e a condição se tornar mais grave, transplantes de córnea, Intacs (pequenos implantes de córnea) e reticulação corneana (CXL) podem ser necessários. Agora, para diagnosticar o ceratocone, os médicos monitoram os pacientes ao longo do tempo.

Durante os exames oftalmológicos de rotina, um oftalmologista examinará a córnea e poderá usar imagens especializadas para medir a curvatura, o que mostrará quaisquer alterações em seu formato.

O ceratocone é uma condição controlável, mas saber quem tratar, quando e como administrar é um desafio. Infelizmente, esse problema pode levar a atrasos, com muitos pacientes apresentando perda de visão e necessitando de cirurgia invasiva de implante ou transplante.

– Dr. José Luis Güell, Administrador do ESCRS e Chefe do Departamento de Córnea, Catarata e Cirurgia Refrativa do Instituto de Microcirugía Ocular, Espanha

Mas os pesquisadores agora fizeram um avanço que pode remodelar o cuidado com os olhos ao permitir que a IA preveja quais pacientes com ceratocone precisam de tratamento urgente na córnea antes que danos irreversíveis se instalem, potencialmente salvando a visão e reduzindo transplantes.

O estudo foi recentemente apresentado no 43º Congresso da Sociedade Europeia de Cirurgiões de Catarata e Refrativa (ESCRS).

Salvando a visão humana e os recursos de saúde

Conduzido pelo Dr. Shafi Balal e colegas do Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust e da University College London (UCL), o estudo usou IA para analisar imagens dos olhos dos pacientes e combinou-as com outros dados para prever quais pacientes com ceratocone necessitariam de tratamento imediato e quais poderiam continuar com o monitoramento.

“O ceratocone causa deficiência visual em pacientes jovens em idade produtiva e é o motivo mais comum para transplante de córnea no mundo ocidental.”

– Dr. Balal

Com apenas um único tratamento, chamado "cross-linking", a progressão da doença pode ser interrompida. A terapia envolve o uso de luz ultravioleta e gotas de vitamina B2 (riboflavina) para endurecer a córnea.

O tratamento de reticulação, no entanto, precisa ser realizado antes que a cicatriz se torne permanente, o que elimina a necessidade de um transplante de córnea. Na verdade, ele é bem-sucedido em mais de 95% dos casos. Segundo o Dr. Balal:

No entanto, atualmente, os médicos não conseguem prever quais pacientes irão progredir e necessitar de tratamento, e quais permanecerão estáveis ​​apenas com o monitoramento. Isso significa que os pacientes precisam de monitoramento frequente ao longo de muitos anos, com a interligação normalmente realizada após a progressão já ter ocorrido. 

Portanto, a IA pode diagnosticar o ceratocone a tempo.

Para sua IA, o estudo utilizou um grupo de pacientes encaminhados ao Moorfields Eye Hospital para avaliação e monitoramento de ceratocone, incluindo a varredura da frente do olho com OCT para examinar seu formato.

A tomografia de coerência óptica (OCT) é um método de imagem não invasivo que utiliza ondas de luz para obter imagens transversais de alta resolução da retina. A técnica é amplamente utilizada em oftalmologia para diagnosticar condições como degeneração macular, glaucoma e retinopatia diabética.  

Os pesquisadores estudaram 36,673 imagens de OCT de 6,684 pacientes usando IA. Eles descobriram que seu modelo de IA pode prever com precisão se a condição de um paciente permanecerá estável ou piorará, com base apenas na condição do paciente. primeira visita.

O que isso significa é que, desde a consulta de rotina inicial, a IA pode ajudar os médicos a prever quais pacientes têm probabilidade de apresentar progressão, permitindo um tratamento precoce antes que a progressão e as alterações secundárias ocorram.

Usando o modelo de IA, os pesquisadores classificaram os pacientes em dois grupos. Um grupo era de baixo risco, composto por dois terços de pacientes que não necessitavam de tratamento. O outro era o grupo de alto risco, com um terço de pacientes que necessitavam de tratamento imediato com reticulação.

Ao incluir os dados da segunda visita ao hospital, o modelo de IA conseguiu classificar até 90% dos pacientes.

Isso torna o estudo o primeiro do gênero a obter um nível tão alto de precisão na previsão do risco de progressão do ceratocone usando uma combinação de exames e dados de pacientes, disse o Dr. Balal. Ele acrescentou:

“Nossa pesquisa mostra que podemos usar IA para prever quais pacientes precisam de tratamento e quais podem continuar com o monitoramento.” 

O estudo, observou o Dr. Balal, envolveu um grande grupo de pacientes monitorados por dois anos ou mais. Os resultados sugerem que pacientes com ceratocone de alto risco podem receber tratamento preventivo antes que sua condição progrida, ajudando a prevenir a perda de visão e reduzindo a necessidade de cirurgias complicadas de transplante de córnea e seu ônus de recuperação.

Enquanto isso, pacientes de baixo risco podem evitar monitoramento desnecessário, o que economizará recursos de saúde. 

“A triagem eficaz dos pacientes pelo algoritmo permitirá que os especialistas sejam redirecionados para áreas com maior necessidade.”

– Dr. Balal

Os pesquisadores estão atualmente trabalhando no desenvolvimento de um algoritmo de IA ainda mais poderoso, que será treinado em milhões de exames oculares. O algoritmo pode ser adaptado para tarefas específicas, como prever a progressão do ceratocone, bem como detectar doenças oculares hereditárias e infecções oculares.

Se o algoritmo de IA “demonstrar consistentemente sua eficácia, essa tecnologia acabará prevenindo a perda de visão e estratégias de tratamento mais difíceis em pacientes jovens em idade produtiva”, disse o Dr. Güell, que não esteve envolvido na pesquisa.

O algoritmo agora passará por mais testes de segurança antes de poder ser implantado no ambiente clínico.

Investindo em cuidados oftalmológicos baseados em IA

Alcon AG (ALC -0.69%) é uma empresa de cuidados com os olhos sediada na Suíça que pesquisa, fabrica e vende um conjunto de produtos para cuidados com os olhos por meio da Surgical and Vision Care para condições como catarata, glaucoma, doenças da retina e erros de refração.

Alcon AG (ALC -0.69%)

Com uma capitalização de mercado de US$ 39.6 bilhões, as ações da ALC estão sendo negociadas atualmente a US$ 77.78, queda de 8.81% no acumulado do ano e cerca de 23% em relação ao pico acima de US$ 100 no final do ano passado. Com isso, a empresa tem um lucro por ação (LPA) de 2.25 e um P/L de 34.41, enquanto o rendimento de dividendos oferecido é de 0.43%.

No segundo trimestre de 2, a Alcon reportou um aumento de 2025% nas vendas, para US$ 4 bilhões. O lucro por ação diluído do trimestre foi de US$ 2.6.

A empresa gerou US$ 889 milhões em caixa com as operações durante esse período, enquanto US$ 681 milhões em fluxo de caixa livre foram registrados no primeiro semestre de 2025. A Alcon retornou US$ 287 milhões aos acionistas.

Observando a “forte demanda inicial” por novos produtos como Tryptyr, Systane Pro PF, Precision7, PanOptix Pro, Voyager e Unity VCS, o CEO David J. Endicott disse:

“Embora ainda seja cedo, esses lançamentos nos posicionam para acelerar o crescimento da receita, gerar caixa e entregar valor de longo prazo para nossos acionistas.”

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Conclusão

Com dezenas de milhões de pessoas em todo o mundo em risco de deficiência visual ou cegueira, a capacidade da IA ​​de prever a progressão da doença e orientar as decisões de tratamento marca uma nova era na área de cuidados oftalmológicos preventivos. À medida que os algoritmos se tornam mais refinados, a IA tem o potencial de capacitar os médicos a ajudar a proteger a visão, reduzir os custos com saúde e melhorar a qualidade de vida.

Clique aqui para ver uma lista de novos avanços voltados à perda de visão.

Referências:

<sup>1. Thirunavukarasu, AJ, Mahmood, S., Malem, A., Foster, WP, Sanghera, R., Hassan, R., Zhou, S., Wong, SW, Wong, YL, Chong, YJ, Shakeel, A., Chang, Y.-H., Tan, BKJ, Jain, N., Tan, TF, Rauz, S., Ting, DSW, & Ting, DSJ (2024). Modelos de linguagem ampliada abordam o conhecimento clínico e o raciocínio de especialistas em oftalmologia: um estudo transversal comparativo. Saúde Digital PLOS, (Versão do Registro), publicado em 17 de abril de 2024. https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000341
2. Jan, CL, Joseph, S., Vingrys, AJ, et al. (2025). Ensaio pragmático prospectivo de fotografia automatizada da retina e rastreamento de glaucoma por IA na atenção primária australiana. npj Medicina Digital, 8, 386. (Versão do Registro), publicado em 1º de julho de 2025. Recebido em 9 de março de 2025; aceito em 2 de junho de 2025. https://doi.org/10.1038/s41746-025-01768-y
3. Liu, N., Li, L., & Yu, J. (2025). Aplicação da inteligência artificial na prevenção e controle da miopia. Investigação Pediátrica, (Versão do Registro), publicado em 18 de março de 2025. https://doi.org/10.1002/ped4.70001</sup>