“A IA pode antecipar o tratamento dos casos mais agressivos de glaucoma”
Um estudo da Faculdade de Medicina da Universidade do Porto revelou um novo modelo de IA que poderá ajudar a antecipar a progressão do glaucoma bem como a orientação estratégia terapêutica. A propósito dessa investigação, a Salus Magazine falou com João Barbosa Breda, professor da FMUP e um dos investigadores envolvidos no trabalho, que explica o significado clínico destes resultados, as oportunidades da IA no diagnóstico e acompanhamento da doença e os desafios que ainda permanecem.
Foto: FMUP/Miguel Matias Alves
Um modelo de inteligência artificial (IA) desenvolvido por uma equipa internacional, que contou com a participação de João Barbosa Breda, professor da Faculdade de Medicina da Universidade do Porto (FMUP), demonstrou ser possível prever a evolução futura do glaucoma a partir de uma fotografia do nervo ótico obtida numa única consulta.
Publicado na The Lancet Digital Health, o estudo utilizou mais de 161 mil imagens de quase 14 mil doentes para treinar o modelo, que foi depois validado externamente em cinco grupos de doentes de diferentes centros internacionais. A ferramenta permite estimar o ritmo de progressão da doença a dois e cinco anos.
Para João Barbosa Breda, o significado clínico destes resultados está sobretudo na possibilidade de direcionar de forma mais criteriosa os recursos disponíveis para os doentes com maior risco de progressão. Num cenário em que o número de pessoas com glaucoma exige uma utilização cada vez mais eficiente dos recursos de saúde, a identificação precoce dos casos mais agressivos poderá permitir uma intervenção mais intensiva nos doentes que apresentam maior probabilidade de perda visual. “A prevenção da baixa visão e cegueira pode ser atingida tratando de forma mais intensiva os doentes com maior risco de progressão futura”, explica o professor da FMUP.
Prever a progressão para ajustar tratamento
É precisamente na primeira abordagem ao doente que esta capacidade preditiva poderá introduzir uma mudança relevante. Atualmente, quando é diagnosticado um glaucoma, o médico nem sempre consegue determinar numa única consulta a velocidade a que a doença irá evoluir. Uma notícia partilhada pela Universidade do Porto explica que “podem ser necessárias várias consultas e ajustes terapêuticos até perceber o comportamento da doença”. Com o novo modelo, essa informação poderá estar disponível desde o início, permitindo definir mais cedo a intensidade do tratamento e o nível de vigilância necessários. “Em vez de ter de ver o doente várias vezes antes de ter a certeza do ritmo de progressão da sua doença, podemos, logo desde o início, adotar uma estratégia de tratamento mais ou menos agressiva, sem perder tempo e várias consultas”, afirma João Barbosa Breda.
Esta antecipação está também na base da resposta às questões sobre a possibilidade de a IA reduzir o tempo até à decisão terapêutica e tornar o acompanhamento mais personalizado. A ideia central mantém-se: “se for possível estimar logo no início o ritmo provável de progressão, o acompanhamento pode ser ajustado desde essa fase ao risco individual do doente, concentrando maior atenção e recursos nos casos em que a doença se prevê mais agressiva”. A expectativa anunciada no estudo é precisamente detetar atempadamente os casos de maior risco, otimizar recursos e permitir tratamentos mais assertivos numa fase precoce.
Essa capacidade poderá ser particularmente relevante numa doença que pode avançar durante anos sem que o doente perceba que está a perder visão, tal como o glaucoma, doença progressiva do nervo ótico cuja ausência de sintomas na maioria dos casos contribui para que muitos doentes permaneçam por diagnosticar. João Barbosa Breda considera que já existe evidência suficiente para a”firmar que cerca de metade das pessoas com glaucoma não está diagnosticada e defende que a IA poderá ajudar a identificar casos mais precoces na população, quando ainda não existem sintomas”.
Rastreio precoce abre novas possibilidades
A utilização da IA para este efeito já está, aliás, a ser explorada noutros projetos. O especialista destaca “um trabalho liderado por Luís Abegão Pinto, da ULS Santa Maria, que está a implementar um rastreio de base populacional mediado por inteligência artificial”. A lógica é diferente daquela que preside ao modelo agora apresentado: enquanto este estudo procura prever a progressão de uma doença já identificada, um programa de rastreio pretende encontrar pessoas que poderão ter glaucoma sem ainda saberem que o têm.
É também aqui que surgem algumas das principais cautelas em torno da utilização de ferramentas preditivas. Uma tecnologia capaz de identificar pessoas em risco terá de apresentar resultados suficientemente fiáveis para não gerar uma sucessão de encaminhamentos desnecessários nem deixar passar casos que deveriam ser avaliados. João Barbosa Breda chama a atenção para “a necessidade de gerir os falsos positivos e os falsos negativos: os primeiros podem provocar ansiedade e consumir recursos de forma desnecessária; os segundos podem fazer com que um doente deixe de ser diagnosticado”.
Para o especialista, não existe necessariamente uma única forma de definir os requisitos de uma ferramenta de IA. O grau de exigência e a forma de utilização terão de ser adequados ao cenário em causa. Um sistema utilizado num rastreio populacional enfrenta desafios diferentes de uma ferramenta utilizada num contexto hospitalar para apoiar uma análise diagnóstica ou prognóstica. Esta distinção será particularmente importante à medida que estas tecnologias passam do contexto de investigação para uma eventual utilização clínica.
Da previsão à prova de benefício clínico
E esse passo ainda não está concluído. O modelo encontra-se em avaliação para uma eventual implementação e, embora os resultados demonstrem capacidade para prever a progressão do glaucoma, permanece por demonstrar que essa previsão se traduz efetivamente numa redução da perda visual, assumindo-se a implementação da tecnologia como uma etapa ainda em avaliação. João Barbosa Breda considera esse passo essencial, mas salienta que serão necessários dados que ainda não estão disponíveis. “Provavelmente só após a implementação é que será possível avaliar a capacidade que a tecnologia tem de reduzir a perda visual”, afirma.
A diferença é importante: prever a evolução do glaucoma não equivale ainda a demonstrar que a inteligência artificial consegue prevenir a cegueira. O que o estudo acrescenta é uma nova possibilidade de antecipar o comportamento da doença e, a partir dessa informação, apoiar uma decisão clínica mais precoce e ajustada ao risco. O próximo desafio será perceber se essa antecipação consegue transformar-se em melhores resultados para os doentes e, em última análise, em mais visão preservada.
