A IA pode agora prever quem ficará cego anos antes dos médicos.

A pesquisa focou em pessoas com ceratocone, um comprometimento visual que geralmente se desenvolve na adolescência e na juventude, e tende a piorar na idade adulta. A condição afeta até 1 em cada 350 pessoas. Em alguns casos, a condição pode ser gerenciada com lentes de contato, mas em outros ela se deteriora rapidamente e, se não for tratada, os pacientes podem precisar de um transplante de córnea. Atualmente, a única maneira de saber quem precisa de tratamento é monitorar os pacientes ao longo do tempo.

Os pesquisadores usaram IA para avaliar imagens dos olhos dos pacientes, combinadas com outros dados, e conseguiram prever com sucesso quais pacientes precisavam de tratamento imediato e quais poderiam continuar com o monitoramento.

O estudo foi realizado pelo Dr. Shafi Balal e colegas do Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust, em Londres, e da University College London (UCL), Reino Unido. Ele afirmou: “Em pessoas com ceratocone, a córnea – a ‘janela’ frontal do olho – se projeta para fora. O ceratocone causa comprometimento visual em pacientes jovens e em idade ativa, e é a razão mais comum para transplante de córnea no mundo ocidental.

“Um único tratamento chamado ‘cross-linking’ pode interromper a progressão da doença. Quando realizado antes que cicatrizes permanentes se desenvolvam, o cross-linking geralmente evita a necessidade de transplante de córnea. No entanto, os médicos atualmente não conseguem prever quais pacientes vão progredir e precisar de tratamento, e quais permanecerão estáveis apenas com o monitoramento. Isso significa que os pacientes precisam de monitoramento frequente por muitos anos, com o cross-linking normalmente realizado após a progressão já ter ocorrido.”

O estudo envolveu um grupo de pacientes que foram encaminhados ao Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust para avaliação e monitoramento do ceratocone, incluindo a digitalização da parte dianteira do olho com tomografia de coerência óptica (OCT) para examinar sua forma. Os pesquisadores usaram IA para analisar 36.673 imagens de OCT de 6.684 pacientes diferentes, além de outros dados dos pacientes.

O algoritmo de IA conseguiu prever com precisão se a condição de um paciente iria se deteriorar ou permanecer estável usando imagens e dados apenas da primeira visita. Com o uso de IA, os pesquisadores puderam classificar dois terços dos pacientes em um grupo de baixo risco, que não necessitava de tratamento, e o restante em um grupo de alto risco, que precisava de tratamento imediato com cross-linking. Quando informações de uma segunda visita ao hospital foram incluídas, o algoritmo conseguiu categorizar até 90% dos pacientes.

O tratamento de cross-linking utiliza luz ultravioleta e gotas de riboflavina (vitamina B2) para endurecer a córnea, sendo bem-sucedido em mais de 95% dos casos.

Dr. Balal disse: “Nossa pesquisa mostra que podemos usar IA para prever quais pacientes necessitam de tratamento e quais podem continuar com o monitoramento. Este é o primeiro estudo do tipo a obter esse nível de precisão na previsão do risco de progressão do ceratocone a partir de uma combinação de exames e dados dos pacientes, utilizando uma grande coorte de pacientes monitorados por dois anos ou mais. Embora este estudo esteja limitado ao uso de um dispositivo específico de OCT, os métodos de pesquisa e o algoritmo de IA utilizados podem ser aplicados a outros dispositivos. O algoritmo agora passará por mais testes de segurança antes de ser implementado na prática clínica.

“Nossos resultados podem significar que pacientes com ceratocone de alto risco poderão receber tratamento preventivo antes que sua condição progrida. Isso evitará perda de visão e evitará a necessidade de cirurgia de transplante de córnea, com suas complicações associadas e carga de recuperação. Pacientes de baixo risco evitarão monitoramento frequente desnecessário, liberando recursos de saúde. A classificação eficaz dos pacientes pelo algoritmo permitirá que especialistas sejam redirecionados para áreas de maior necessidade.”

Os pesquisadores estão agora desenvolvendo um algoritmo de IA mais potente, treinado em milhões de escaneamentos oculares, que pode ser adaptado para tarefas específicas, incluindo a previsão da progressão do ceratocone, mas também outras tarefas, como a detecção de infecções oculares e doenças oculares hereditárias.

Dr. José Luis Güell, curador da ESCRS e chefe do Departamento de Córnea, Catarata e Cirurgia Refrativa do Instituto de Microcirurgia Ocular, em Barcelona, Espanha, que não esteve envolvido na pesquisa, disse: “O ceratocone é uma condição gerenciável, mas saber quem tratar, quando e como dar o tratamento é desafiador. Infelizmente, esse problema pode levar a atrasos, com muitos pacientes experimentando perda de visão e exigindo cirurgia de implante ou transplante invasivo.

“Esta pesquisa sugere que podemos usar IA para ajudar a prever quem vai progredir, mesmo a partir de sua primeira consulta de rotina, significando que poderíamos tratar os pacientes precocemente antes da progressão e mudanças secundárias. Igualmente, poderíamos reduzir o monitoramento desnecessário de pacientes cuja condição está estável. Se demonstrar consistentemente sua eficácia, essa tecnologia poderá, em última análise, prevenir a perda de visão e estratégias de manejo mais complexas em jovens em idade ativa.”

Notas

1. ESCRS25-FP-2399, ‘Previsão da Progressão do Ceratocone Usando Aprendizado Profundo Multi-Modal’, Shafi Balal et al, sessão: Clínicas e Diagnósticos de Ceratocone, 08.30 hrs CEST, domingo 14 de setembro, https://pag.virtual-meeting.org/escrs/escrs2025/en-GB/pag/session/97345

Financiamento: Prêmio de Pesquisa Digital da ESCRS, Frost Trust e o Instituto Nacional de Saúde e Pesquisa do Reino Unido (NIHR).