# A inteligência artificial melhora a acurácia no rastreamento e diagnóstico do edema macular diabético?

> Sim. A revisão sistemática mostra que modelos de aprendizado profundo aplicados a imagens de OCT e retinografia colorida aumentam sensibilidade e especificidade no rastreamento e diagnóstico do edema macular diabético, com capacidade de fornecer sistema acurado e eficiente para apoio à decisão clínica.

Estudo citado: Shahriari MH, Sabbaghi H, Asadi F, Hosseini A, Khorrami Z. Artificial intelligence in screening, diagnosis, and classification of diabetic macular edema: A systematic review. Survey of ophthalmology. 2023. DOI: https://doi.org/10.1016/j.survophthal.2022.08.004. PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35970233/

## Resposta

A revisão sistemática avaliou a aplicação de técnicas de inteligência artificial (IA) no rastreamento, diagnóstico e classificação do edema macular diabético (EMD). Foram buscados artigos em seis bases de dados, com seleção final de 38 estudos. A qualidade metodológica foi avaliada pelo QUADAS-2. Os resultados indicam que modelos de aprendizado profundo têm capacidade de fornecer um sistema acurado e eficiente para o rastreamento e diagnóstico do EMD.

As modalidades de imagem retiniana utilizadas nos estudos incluíram tomografia de coerência óptica (OCT) e retinografia colorida (CFP). O uso de IA no processamento dessas imagens levou a um aumento significativo nos valores de sensibilidade e especificidade. Isso sugere que sistemas de apoio à decisão baseados em IA podem auxiliar na detecção do EMD.

A revisão também aborda a classificação do EMD por meio de técnicas de IA, embora os detalhes sobre os algoritmos específicos não sejam aprofundados no resumo. O foco está na aplicação prática dessas ferramentas para melhorar a acurácia diagnóstica. A avaliação da qualidade metodológica pelo QUADAS-2 indica preocupação com a robustez dos estudos incluídos.

Para o médico, os achados reforçam o potencial da IA como ferramenta de apoio no rastreamento do EMD, especialmente em contextos de triagem. No entanto, a implementação clínica requer validação adicional e consideração das limitações dos estudos. A revisão não fornece dados sobre custo-efetividade ou impacto nos desfechos clínicos.

Em resumo, a IA, particularmente o aprendizado profundo, demonstra capacidade de aumentar a sensibilidade e especificidade no rastreamento e diagnóstico do EMD usando OCT e CFP. Essas informações são relevantes para oftalmologistas que buscam incorporar tecnologias de apoio à decisão em sua prática, mas devem ser interpretadas com cautela devido às limitações metodológicas dos estudos primários.

## O que o estudo mostrou

Revisão sistemática que buscou artigos em seis bases de dados (PubMed, Scopus, Web of Science, Science Direct, IEEE e ACM) de 1 de janeiro de 2005 a 4 de julho de 2021. De 879 artigos extraídos, 38 foram selecionados. A qualidade metodológica foi avaliada pelo QUADAS-2. Os achados indicam que modelos de aprendizado profundo têm extraordinária capacidade de fornecer sistema acurado e eficiente para rastreamento e diagnóstico do EMD, com aumento significativo de sensibilidade e especificidade ao processar imagens de OCT e CFP.

## Limitações

O resumo não informa detalhes sobre as limitações dos estudos incluídos, como heterogeneidade das amostras, vieses ou variações nos algoritmos. A avaliação pelo QUADAS-2 foi realizada, mas os resultados dessa avaliação não são descritos. Não há informação sobre validação externa, desempenho em diferentes populações ou comparação com padrão-ouro clínico. O resumo também não aborda custo-efetividade ou impacto clínico.

## Aplicação no consultório

Os achados sugerem que sistemas de IA podem auxiliar no rastreamento do EMD, aumentando sensibilidade e especificidade. Na prática clínica, isso pode apoiar a triagem de pacientes diabéticos, especialmente em serviços com grande demanda. Para a gestão do consultório, considerar a incorporação de ferramentas de apoio à decisão baseadas em IA requer avaliação de custos, treinamento da equipe e integração com os fluxos de atendimento. A revisão não fornece evidências sobre desfechos clínicos ou econômicos, então a adoção deve ser cautelosa e baseada em validação local.

## Perguntas para aprofundar

- Qual o desempenho diagnóstico dos modelos de aprendizado profundo para edema macular diabético em diferentes populações?
- Como a IA pode ser integrada ao rastreamento de retinopatia diabética na prática clínica?
- Quais são as limitações metodológicas dos estudos sobre IA no diagnóstico de edema macular diabético?

Tema: IA em oftalmologia e retinopatia. Página: https://alphadoctor.com.br/ciencia/ia-oftalmologia/a-inteligencia-artificial-melhora-a-acuracia-no-rastreamento-e-diagnostico-do/

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