Como a inteligência artificial pode ajudar a detectar miopia, estrabismo e ptose?

Atualmente, na China, 50% das crianças com menos de 18 anos tem miopia. O estrabismo ocorre em 1,19% a 5,65% dos casos e a ptose em 0,18% a 1,4%.  

Miopia, estrabismo e ptose podem provocar grandes danos ao desenvolvimento, sendo o seu diagnóstico precoce muito importante. O surgimento da inteligência artificial (IA) transformou a identificação de doenças oculares, superando limitações relacionadas à distância entre médico e paciente.  

A identificação de estrabismo e ptose no paciente, apenas considerando fotografias para análise, é um grande desafio. Um estudo publicado na JAMA Network teve como objetivo criar um modelo de IA que utiliza fotografias móveis para prever miopia, estrabismo e ptose em crianças e adolescentes. 

O estudo foi realizado de outubro de 2022 a setembro de 2023 no Departamento de Oftalmologia do Nono Hospital Popular de Xangai. Incluiu participantes com menos de 18 anos, diagnosticados com miopia, estrabismo ou ptose após exame oftalmológico. Os rostos dos participantes foram fotografados em condições de iluminação de 300 a 500 lux. As imagens foram tiradas com um smartphone a uma distância de 1,64 polegadas do paciente. 

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Entre os 476 pacientes que preencheram os critérios do estudo, 251 (52,73%) eram do sexo masculino e 299 (62,82%) tinham entre 6 e 12 anos. Foram coletadas 1.419 imagens: 946 imagens monoculares para estimativa de miopia e ptose e 473 imagens binoculares para identificação de estrabismo. Havia 251 pacientes com miopia, 180 pacientes com estrabismo e 171 pacientes com ptose. Além disso, alguns pacientes apresentavam duas ou todas as doenças; 7 pacientes (1,47%) apresentavam miopia, estrabismo e ptose; 107 pacientes (42,63%) tinham miopia e outra doença, 99 pacientes (55,00%) tinham estrabismo e outra doença, sendo que 44 pacientes (25,73%) apresentavam ptose e outra doença. 

O estudo demonstrou uma precisão de 0,80 na identificação da miopia. Em relação a detecção de estrabismo, a precisão foi de 0,80 (IC 95%, 0,79-0,82) e a sensibilidade de 0,73 (IC 95%, 0,70-0,77). A ptose é o mais perceptível dos 3 distúrbios em estudo, mas pode ser difícil para os pais sem conhecimento médico identificá-la. O modelo teve uma precisão de 0,92 (IC 95%, 0,91-0,93) e uma sensibilidade de 0,85 (IC 95%, 0,82-0,87), sugerindo excelentes capacidades de triagem. 

O modelo de IA mostrou alta precisão na detecção de miopia, estrabismo e ptose. Esses resultados sugerem que a utilização de fotografias de smartphones com modelos de previsão pode auxiliar na identificação de doenças oculares em crianças e adolescentes, fornecendo uma ferramenta de diagnóstico precoce e fácil de ser utilizada pelas famílias.

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