Tecnologia com inteligência artificial ajuda a diagnosticar pterígio em Barcelos, no Amazonas

Uma inteligência artificial (IA) desenvolvida para identificar pterígio — crescimento anormal de tecido na conjuntiva que pode avançar sobre a córnea e levar à cegueira evitável — apresentou alto desempenho no diagnóstico da doença a partir de fotos tiradas com celular em comunidades remotas da Amazônia.

A tecnologia foi testada no estudo piloto “Diagnostic accuracy of a deep learning model for pterygium detection in Barcelos, Brazilian Amazon”, conduzido pela Universidade Federal de São Paulo (Unifesp) em parceria com outras instituições.

Barcelos como cenário do estudo

O projeto foi realizado em Barcelos (AM), município localizado a 399 quilômetros de Manaus. A cidade enfrenta uma combinação preocupante de alta exposição solar e escassez de oftalmologistas, o que faz do pterígio uma das principais causas de deficiência visual na região. A doença provoca irritação, vermelhidão e pode levar à perda progressiva da visão. Embora o tratamento cirúrgico seja eficaz, o acesso ao procedimento ainda é limitado.

Para contornar essa dificuldade, técnicos de enfermagem foram capacitados para capturar imagens da superfície ocular com smartphones e uma fonte de luz auxiliar, garantindo nitidez e qualidade adequadas para a análise. As fotos foram então avaliadas por um modelo de deep learning, técnica de aprendizado profundo que treina computadores a reconhecer padrões de forma semelhante à humana.

“A ideia do deep learning é como ensinar uma criança. Você alimenta o sistema com imagens e mostra o que é um gato e o que é um cachorro, até que ela aprende. Fizemos o mesmo com as imagens dos olhos”, explica Diego Casagrande, um dos autores do estudo.

Segundo o pesquisador, o objetivo não é substituir o trabalho médico, mas complementar.

“A IA é um auxílio, não um diagnóstico final. A relação médico-paciente é insubstituível. Mas ela nos ajuda a organizar ações em lugares que mais precisam”, destaca.

Desempenho promissor da IA

Durante o experimento, realizado nas unidades básicas de Barcelos, foram analisados 76 olhos de 38 participantes. O pterígio foi identificado em 46,05% dos casos — um índice elevado, que demonstra a gravidade da situação local. Em quase um terço dos participantes, a lesão estava presente nos dois olhos.

A IA atingiu 91,43% de sensibilidade e 90,24% de especificidade, desempenho próximo ao de oftalmologistas experientes. Isso significa que a tecnologia conseguiu acertar tanto na detecção de casos positivos quanto na exclusão de falsos diagnósticos.

Casagrande ressalta o potencial do sistema para o futuro:

“Esse resultado mostra que a tecnologia pode ser uma aliada estratégica no combate à cegueira evitável na Amazônia. Investir na plataforma pode reduzir uma das principais causas de deficiência visual no estado e até em outras regiões do mundo.”

A solução, de baixo custo e funcionamento on-line, permite que mais agentes de saúde sejam treinados, ampliando o alcance do diagnóstico em áreas de difícil acesso.

Próximos passos: teleoftalmologia e missões cirúrgicas

A equipe agora trabalha para aperfeiçoar o treinamento dos profissionais locais, melhorando a qualidade das imagens capturadas e facilitando o acesso remoto de oftalmologistas.

“Acreditamos que essa evolução vai fortalecer a teleoftalmologia na região, tornando o atendimento mais rápido e preciso”, afirma Casagrande.

Com a validação inicial concluída, o grupo pretende usar a triagem auxiliada por IA para mapear as áreas mais afetadas e organizar missões cirúrgicas direcionadas.

“O uso da IA permitirá priorizar regiões com maior incidência de casos e otimizar recursos, ampliando o combate a uma das principais causas de cegueira evitável na Amazônia”, conclui o pesquisador.

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