# A imagem retiniana assistida por inteligência artificial tem acurácia diagnóstica para doenças neurodegenerativas como Alzheimer e Parkinson?

> Sim, a imagem retiniana assistida por IA mostra acurácia moderada e consistente para detecção precoce de Alzheimer e Parkinson, com AUC pooled de 0,73. A heterogeneidade é alta e a padronização de protocolos de imagem e critérios de seleção de pacientes ainda é necessária.

Estudo citado: Ganji Z, Nikparast F, Shoeibi N, Shoeibi A, Zare H, Sharak NA. Retinal imaging and artificial intelligence: A systematic review and meta-analysis of diagnostic techniques for neurodegenerative diseases. Photodiagnosis and photodynamic therapy. 2025. DOI: https://doi.org/10.1016/j.pdpdt.2025.104788. PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40886956/

## Resposta

A revisão sistemática com meta-análise avaliou a acurácia diagnóstica da imagem retiniana assistida por inteligência artificial (IA) para doenças neurodegenerativas, incluindo doença de Alzheimer (DA) e doença de Parkinson (DP). Foram incluídos dez estudos, com 496 pacientes com DA, 441 com DP e 36.990 controles saudáveis. A AUC pooled geral foi de 0,73 (IC 95% 0,69-0,77), indicando acurácia moderada.

Nas análises de subgrupo, a AUC foi de 0,72 para DA e 0,70 para DP. A heterogeneidade entre os estudos foi alta (I²=78%). A avaliação de risco de viés pelo QUADAS-2 mostrou risco baixo a moderado, com variabilidade na seleção de pacientes como principal preocupação. A certeza da evidência pelo GRADE foi moderada a alta.

Os autores concluem que a imagem retiniana assistida por IA demonstra acurácia moderada e consistente para detecção precoce de DA e DP. No entanto, ressaltam a necessidade de padronizar protocolos de imagem e critérios de seleção de pacientes, além de realizar validação prospectiva em larga escala.

Para o médico, esses achados sugerem que a ferramenta pode ter papel adjuvante na triagem, mas ainda não substitui avaliação clínica especializada. A heterogeneidade e a variabilidade metodológica limitam a aplicação imediata na prática clínica sem validação local.

A aplicação no consultório envolve considerar a tecnologia como apoio diagnóstico, não como exame isolado. A gestão do consultório pode se beneficiar da incorporação de ferramentas de IA para otimizar fluxos, mas requer treinamento e cautela na interpretação dos resultados.

## O que o estudo mostrou

Revisão sistemática e meta-análise prospectivamente registrada que incluiu dez estudos (sete sobre DA, quatro sobre DP; 496 pacientes com DA, 441 com DP e 36.990 controles saudáveis). A AUC pooled geral foi de 0,73 (IC 95% 0,69-0,77; I²=78%). Subgrupos: AUC 0,72 para DA e 0,70 para DP. Risco de viés baixo a moderado pelo QUADAS-2, com variabilidade na seleção de pacientes. Certeza da evidência moderada a alta pelo GRADE.

## Limitações

O resumo não informa detalhes sobre os modelos de IA utilizados, os protocolos de imagem ou as características específicas das populações. A alta heterogeneidade (I²=78%) e a variabilidade na seleção de pacientes limitam a generalização. A ausência de validação prospectiva em larga escala e a falta de padronização metodológica são apontadas como limitações pelos autores.

## Aplicação no consultório

A imagem retiniana assistida por IA pode ser considerada como ferramenta adjuvante na triagem de doenças neurodegenerativas, mas não substitui a avaliação clínica. No consultório, é importante avaliar a validade local dos modelos, garantir treinamento da equipe e integrar os resultados ao raciocínio clínico. A gestão pode incluir a incorporação criteriosa da tecnologia, com atenção à padronização de protocolos e à interpretação cautelosa dos laudos.

## Perguntas para aprofundar

- Qual é o desempenho da imagem retiniana assistida por IA na diferenciação entre Alzheimer e Parkinson?
- Quais fatores contribuem para a alta heterogeneidade entre os estudos de IA em retina e neurodegeneração?
- Como padronizar protocolos de imagem retiniana para melhorar a acurácia diagnóstica em doenças neurodegenerativas?

Tema: IA em oftalmologia e retinopatia. Página: https://alphadoctor.com.br/ciencia/ia-oftalmologia/a-imagem-retiniana-assistida-por-inteligencia-artificial-tem-acuracia/

Conteúdo educacional para profissionais de saúde, baseado no resumo do artigo citado. Não substitui a leitura do estudo original nem avaliação clínica.