# A inteligência artificial já pode ser usada para diagnosticar retinopatia da prematuridade na prática clínica?

> A inteligência artificial para diagnóstico de retinopatia da prematuridade é um campo em crescimento, com sensibilidade de 71%-100%, especificidade de 74-99% e área sob a curva de 91-99%. Ela é comparável à avaliação de oftalmologistas e tem papel como adjuvante à avaliação clínica, mas atualmente não há evidências suficientes para usá-la como ferramenta diagnóstica isolada.

Estudo citado: Ramanathan A, Athikarisamy SE, Lam GC. Artificial intelligence for the diagnosis of retinopathy of prematurity: A systematic review of current algorithms. Eye (London, England). 2023. DOI: https://doi.org/10.1038/s41433-022-02366-y. PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36577806/

## Resposta

A retinopatia da prematuridade (ROP) é uma condição que demanda serviços especializados, e o aumento da sobrevida de prematuros eleva essa necessidade. A imagem retiniana de campo amplo e a inteligência artificial (IA) têm mostrado potencial para melhorar o desempenho diagnóstico e reduzir a carga de trabalho dos oftalmologistas envolvidos no rastreamento. Esta revisão sistemática teve como objetivo sumarizar as características diagnósticas dos algoritmos de aprendizado profundo existentes.

Foram incluídos estudos que utilizaram sistemas de aprendizado profundo a partir de imagens retinianas. Dezenove estudos usaram sistemas de IA para diagnosticar ROP, classificar o estadiamento, diagnosticar a presença de doença pré-plus ou plus, ou avaliar a qualidade das imagens retinianas. Os resultados reportados mostraram sensibilidade de 71%-100%, especificidade de 74-99% e área sob a curva de 91-99% para o desfecho primário. As técnicas de IA foram comparáveis à avaliação dos oftalmologistas em termos de acurácia global e sensibilidade.

Além disso, oito estudos avaliaram escores de gravidade vascular e conseguiram diferenciar a gravidade com precisão usando um escore de classificação automatizado. Isso sugere que a IA pode oferecer não apenas diagnóstico, mas também uma medida objetiva de gravidade, o que pode auxiliar no acompanhamento e na tomada de decisão clínica.

A conclusão dos autores é que a IA para diagnóstico de ROP é um campo em crescimento, com muitas utilidades potenciais já identificadas, incluindo a presença de doença plus, o estadiamento da doença e um novo escore automatizado de gravidade. A IA tem um papel como adjuvante à avaliação clínica; no entanto, atualmente não há evidências suficientes para apoiar seu uso como ferramenta diagnóstica isolada.

Para o médico brasileiro, esses achados indicam que a IA pode ser uma aliada no rastreamento e na classificação da ROP, especialmente em serviços com grande demanda e disponibilidade limitada de especialistas. Contudo, a implementação deve ser cautelosa, sempre com supervisão médica e considerando as limitações dos estudos disponíveis.

## O que o estudo mostrou

Revisão sistemática que incluiu estudos sobre algoritmos de aprendizado profundo para diagnóstico de retinopatia da prematuridade. Dezenove estudos avaliaram diagnóstico, estadiamento, doença plus ou qualidade de imagem. A sensibilidade variou de 71%-100%, a especificidade de 74-99% e a área sob a curva de 91-99%. A IA foi comparável à avaliação de oftalmologistas em acurácia global e sensibilidade. Oito estudos mostraram que escores automatizados de gravidade vascular diferenciaram a gravidade com precisão.

## Limitações

O resumo não informa detalhes sobre a qualidade metodológica dos estudos incluídos, nem sobre possíveis vieses. Também não são descritas as características das populações estudadas ou os tipos de equipamentos de imagem utilizados. A conclusão dos autores é que não há evidências suficientes para usar a IA como ferramenta diagnóstica isolada, o que limita sua aplicação clínica imediata.

## Aplicação no consultório

A IA pode ser incorporada como ferramenta adjuvante no rastreamento da retinopatia da prematuridade, auxiliando na triagem e na priorização de casos, especialmente em serviços com alta demanda. No consultório, o oftalmologista pode usar os resultados da IA como suporte à decisão, mas mantendo a avaliação clínica como padrão. A gestão do consultório pode se beneficiar da redução de carga de trabalho, mas é essencial investir em treinamento e validação local antes da implementação.

## Perguntas para aprofundar

- Qual é a acurácia da inteligência artificial na triagem da retinopatia da prematuridade em comparação com oftalmologistas?
- Como os escores automatizados de gravidade vascular podem auxiliar no manejo da retinopatia da prematuridade?
- Quais são as limitações atuais para incorporar a inteligência artificial na prática clínica do rastreamento da retinopatia da prematuridade?

Tema: IA em oftalmologia e retinopatia. Página: https://alphadoctor.com.br/ciencia/ia-oftalmologia/a-inteligencia-artificial-ja-pode-ser-usada-para-diagnosticar-retinopatia-da/

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