Estudo liderado por Birmingham descobre que modelos alimentados por IA se equiparam aos oftalmologistas no diagnóstico de ceratite infecciosa, oferecendo promessas para melhorias globais nos cuidados oftalmológicos
Os especialistas em oftalmologia podem ver a inteligência artificial ajudar no diagnóstico de ceratite infecciosa (CI), uma das principais causas de cegueira da córnea em todo o mundo, já que um novo estudo descobriu que modelos de aprendizagem profunda mostraram níveis semelhantes de precisão na identificação de infecções.
Em um estudo de meta-análise publicado na eClinicalMedicine, o Dr. Darren Ting, da Universidade de Birmingham, conduziu uma revisão com uma equipe global de pesquisadores analisando 35 estudos que utilizaram modelos de Deep Learning (DL) para diagnosticar ceratite infecciosa.
Os modelos de IA no estudo corresponderam à precisão diagnóstica dos oftalmologistas, exibindo uma sensibilidade de 89,2% e especificidade de 93,2%, em comparação com a sensibilidade de 82,2% e a especificidade de 89,6% dos oftalmologistas.
A IA tem o potencial de fornecer diagnósticos rápidos e confiáveis, o que poderá revolucionar a forma como gerenciamos as infecções da córnea em todo o mundo
Dr. Darren Ting, autor sênior
Os modelos do estudo analisaram mais de 136.000 imagens da córnea combinadas, e os autores afirmam que os resultados demonstram ainda mais o uso potencial da inteligência artificial em ambientes clínicos.
Darren Ting, autor sênior do estudo, bolsista e consultor oftalmologista da Birmingham Health Partners (BHP), da Universidade de Birmingham, disse:
“Nosso estudo mostra que a IA tem o potencial de fornecer diagnósticos rápidos e confiáveis, o que poderia revolucionar a forma como gerenciamos as infecções da córnea em todo o mundo. Isto é particularmente promissor para regiões onde o acesso a cuidados oftalmológicos especializados é limitado e pode ajudar a reduzir a carga de doenças evitáveis. cegueira em todo o mundo.”
Os modelos de IA também se mostraram eficazes na diferenciação entre olhos saudáveis, córneas infectadas e as diversas causas subjacentes da CI, como infecções bacterianas ou fúngicas.
Embora estes resultados destaquem o potencial da EaD nos cuidados de saúde, os autores do estudo enfatizaram a necessidade de dados mais diversificados e de maior validação externa para aumentar a fiabilidade destes modelos para uso clínico.
A ceratite infecciosa, uma inflamação da córnea, afeta milhões de pessoas, especialmente em países de baixa e média renda, onde o acesso a cuidados oftalmológicos especializados é limitado. À medida que a tecnologia de IA continua a crescer e a desempenhar um papel fundamental na medicina, poderá em breve tornar-se uma ferramenta fundamental na prevenção da cegueira da córnea a nível mundial.
Perfil da equipe do Dr. Yemisi Takwoingi, Chefe do Departamento de Ciências Aplicadas da Saúde e Professor de Avaliação de Testes e Síntese de Evidências na Universidade de Birmingham, Reino Unido.
Perfil da equipe do Dr. Xiaoxuan Liu. Dr. Xiao Liu é pesquisador clínico na Unidade Acadêmica de Oftalmologia e médico júnior em oftalmologia nos Hospitais Universitários Birmingham NHS Foundation Trust.
