Em uma consulta médica de rotina, um membro da equipe clínica tira fotos digitais das retinas de um paciente.
Em segundos, um algoritmo de inteligência artificial (IA) determina se o paciente tem retinopatia diabética , uma complicação do diabetes que pode levar à cegueira.
Se o fizerem, o médico encaminha o paciente a um oftalmologista para avaliação e tratamento adicionais.
Essa cena já está ocorrendo em clínicas de atendimento primário nos Estados Unidos e em outros países e pode se tornar mais comum.
Os sistemas de saúde pretendem expandir o uso de IA para rastrear a retinopatia diabética em 2023, e as empresas estão desenvolvendo mais algoritmos para esse fim.
Enquanto isso, a Food and Drug Administration aprovou em novembro um novo sistema de IA para diagnosticar a retinopatia diabética, tornando o AEYE-DS da AEYE Health o terceiro produto desse tipo no mercado.
“É bom ver mais jogadores no campo: precisamos que essa tecnologia esteja prontamente disponível e acessível”, disse ela ao Medscape Medical News .
Uma Recepção Mista
As respostas dos médicos a esse tipo de IA foram variadas. Alguns temem, por exemplo, que os algoritmos possam ser programados com vieses não reconhecidos que possam levá-los a interpretar com menos precisão as imagens de certos grupos de pacientes. Os pesquisadores devem estar atentos a essa possibilidade, disse Channa.
“Precisamos de mais estudos do mundo real em diferentes configurações”, disse ela. “Também precisamos continuar coletando dados sobre o desempenho da IA após a aprovação”, como os investigadores fazem para medicamentos recém-aprovados.
O primeiro sistema de IA para diagnosticar a retinopatia diabética, IDx-DR, foi aprovado pelo FDA em 2018 e lançado em clínicas de varejo logo depois. Um segundo sistema, EyeArt, obteve autorização da agência em 2020.
A adição de algoritmos de IA à prática de cuidados primários mudou a forma como os pacientes com diabetes podem fazer uma triagem. Ele também introduziu uma nova maneira de diagnosticar certas condições médicas na atenção primária.
Atendendo a Uma Necessidade
As clínicas de saúde em áreas carentes geralmente não têm oftalmologistas no local para realizar os exames de triagem recomendados, portanto, a IA pode ajudar os pacientes a fazer triagem que, de outra forma, não o fariam, disse Channa.
Channa e seus colegas usaram com sucesso um sistema de IA, IDx-DR, para rastrear crianças em uma clínica pediátrica de diabetes . Ao longo de um ano, as taxas de triagem saltaram de 49% para 95%.
A OSF HealthCare obteve recentemente uma doação de aproximadamente US$ 1 milhão da empresa farmacêutica Regeneron para expandir o uso de triagem baseada em IA para retinopatia diabética, após um piloto bem-sucedido. A Regeneron comercializa um tratamento para a retinopatia diabética.
Sem uma opção de IA, a triagem oftalmológica recomendada para pacientes com diabetes geralmente falha, de acordo com Mark Meeker, DO, vice-presidente de medicina comunitária da OSF. Os médicos de cuidados primários podem encaminhar os pacientes para outro local para o exame anual de triagem de retinopatia.
Todos os pacientes com diabetes devem ter seus olhos examinados a cada ano, mas entre 1 e 2/3 dos pacientes em todo o país não o fazem . disse ele.
Um membro da equipe clínica tira fotos digitais da retina, quase sempre através de pupilas não dilatadas.
Se o resultado for normal, o paciente está agendado para outra triagem de acompanhamento em um ano. Se os primeiros sinais de retinopatia diabética são detectados, os pacientes são encaminhados para um oftalmologista.
Após 7 meses do programa piloto, a OSF havia rastreado cerca de 350 pacientes. Aproximadamente 20% apresentavam retinopatia diabética, segundo a OSF.
“Um Grande Impacto”
OSF tem cerca de 66.000 pacientes com diabetes. Cerca de dois terços não recebem triagem anual, estima Meeker.
“Isto pode ter um enorme impacto na qualidade de vida dos nossos pacientes diabéticos nos próximos anos”, disse ele. “É muito profundo.”
Os oftalmologistas geralmente tratam a retinopatia diabética com lasers, cirurgia ou medicamentos.
Para os médicos de atenção primária, no entanto, a triagem de IA para retinopatia é uma oportunidade de enfatizar a importância de controlar a doença e quais podem ser suas consequências.
A triagem de IA é “outra ferramenta que podemos usar para envolver mais os pacientes em seus próprios cuidados”, disse Meeker. “Este é provavelmente o maior avanço na IA que afeta nossa interação diária com pacientes que vimos na atenção primária”.
Uma Oportunidade de Negócio Também?
A plataforma IDx-DR que a OSF está usando em suas clínicas é de propriedade da empresa Digital Diagnostics. A OSF Ventures, um braço de investimento da OSF HealthCare, investiu na empresa, o sistema de saúde anunciado em agosto . ( Outro investidor na Digital Diagnostics, KKR, é o proprietário majoritário da Internet Brands, empresa-mãe da Medscape .)
Outras empresas tiveram seus produtos utilizados na prática. Em 2019, por exemplo, a Eyenuk descreveu como seu sistema EyeArt foi usado para rastrear milhares de pacientes na Alemanha e na Itália .
E em 2021, Eyenuk relatou que sua base de clientes nos Estados Unidos havia se expandido para mais de 25 locais. A empresa creditou um plano de serviços do Centers for Medicare & Medicaid para cobrir o código CPT 92229 com suporte a esse crescimento.
Com treinamento adequado, uma pessoa pode diagnosticar a retinopatia diabética com relativa facilidade se a imagem da retina for de excelente qualidade.
Se a imagem estiver escura ou embaçada, no entanto, é uma história diferente.
“Para a IA, essas imagens mais escuras e borradas são realmente altamente legíveis com uma precisão fantástica”, disse ele.
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As possibilidades da IA na análise de imagens da retina são vastas.
A retina também pode lançar luz sobre doenças renais, controle da glicose no sangue e pressão arterial, doença hepatobiliar e cálcio na artéria coronária , de acordo com Eric J. Topol, MD, diretor do Scripps Research Translational Institute em La Jolla, Califórnia, e editor do Medscape -chefe.
Além das retinas, a interpretação de eletrocardiogramas (ECGs) pode ser outra fronteira para a IA na atenção primária. Em um estudo , uma leitura de ECG aprimorada por IA facilitou o diagnóstico precoce de baixa fração de ejeção, e alguns médicos agora recebem esses relatórios rotineiramente, escreveu Topol.
O valor potencial da IA na medicina “se estende a praticamente todas as formas de imagens médicas que foram avaliadas até o momento”, escreveu Topol em sua artigo “Ground Truths”.
Embora grande parte do foco esteja no que a IA pode ver, os pesquisadores também estão explorando o que a IA pode fazer com o que ouve. Pesquisas iniciais sugerem que os algoritmos podem ser capazes de diagnosticar doenças analisando as vozes dos pacientes .