# Modelos de deep learning aplicados a imagens de retina são eficazes para detectar e prever doença renal relacionada ao diabetes?

> A revisão sistemática com meta-análise indica que modelos de deep learning podem ser úteis para detectar e prever doença renal relacionada ao diabetes a partir de imagens de retina, com ou sem dados clínicos. Modelos híbridos tiveram AUC agrupada de 0,88 para detecção, mas o número pequeno e heterogêneo de estudos limita a generalização.

Estudo citado: Otabir SAG, Tegegne TK, Nderitu P, Wang J, Shaw JE, Owens D et al.. Detection and Risk Prediction of Diabetes Related Kidney Disease Using Retinal Images: A Systematic Review and Meta-Analysis. Journal of diabetes. 2026. DOI: https://doi.org/10.1111/1753-0407.70271. PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42895056/

## Resposta

A revisão sistemática buscou determinar a efetividade de modelos de deep learning para detectar e prever doença renal relacionada ao diabetes (DRKD) usando imagens bidimensionais de retina. Foram pesquisadas oito bases de dados desde o início até julho de 2026, incluindo estudos transversais e longitudinais que avaliassem modelos baseados apenas em imagens de retina, apenas em dados clínicos ou em modelos híbridos.

Dos 367 estudos identificados, seis atenderam aos critérios de inclusão. Três estudos transversais de modelos híbridos entraram na meta-análise para detecção de DRKD, com AUC agrupada de 0,88, sensibilidade de 0,80 e especificidade de 0,81, embora a heterogeneidade tenha sido alta (I2 de 93,7% a 99,8%). Os outros três estudos foram sintetizados de forma narrativa.

Entre os estudos sintetizados narrativamente, dois transversais usaram definições de doença renal crônica mais graves ou mais estreitas, com AUC de 0,86 e 0,96, respectivamente. Apenas um estudo longitudinal previu o risco de DRKD em 5 anos, com AUC de 0,81, sensibilidade de 0,70 e especificidade de 0,77.

Na validação externa, os modelos híbridos superaram consistentemente os modelos baseados apenas em retina (ΔAUC de 0,03 a 0,11), mas a vantagem sobre modelos baseados apenas em dados clínicos foi inconsistente. A conclusão é que os modelos podem ser úteis, porém o pequeno número de estudos heterogêneos restringe a generalização, e trabalhos futuros devem priorizar desenvolvimento robusto e validação em populações grandes e diversas.

Para o médico, o achado é relevante como perspectiva de triagem e estratificação de risco, mas ainda não permite incorporação rotineira na prática. O resumo não informa detalhes sobre amostra, características dos participantes ou limitações específicas dos modelos.

## O que o estudo mostrou

Revisão sistemática com meta-análise que incluiu seis estudos, de 367 identificados, sobre modelos de deep learning para DRKD com imagens de retina. Três estudos transversais de modelos híbridos foram agrupados: AUC 0,88, sensibilidade 0,80 e especificidade 0,81, com heterogeneidade alta (I2 93,7%-99,8%). Dois estudos transversais com definições de CKD mais graves ou estreitas tiveram AUC 0,86 e 0,96. Um estudo longitudinal previu risco de 5 anos com AUC 0,81, sensibilidade 0,70 e especificidade 0,77.

## Limitações

O resumo informa que o número pequeno de estudos heterogêneos restringe a generalização. A heterogeneidade foi alta na meta-análise. Apenas um estudo longitudinal avaliou predição de risco. O resumo não informa detalhes sobre amostra, características dos participantes, validação externa ou limitações específicas dos modelos.

## Aplicação no consultório

O médico pode considerar a tecnologia como promissora para triagem e estratificação de risco de DRKD, mas sem incorporação rotineira enquanto não houver validação em populações grandes e diversas. Na gestão do consultório, isso significa acompanhar a evolução das evidências e não substituir avaliações clínicas e laboratoriais estabelecidas por modelos ainda não generalizáveis.

## Perguntas para aprofundar

- Qual é o desempenho de modelos híbridos de deep learning comparados a modelos baseados apenas em dados clínicos para DRKD?
- Modelos de deep learning em imagens de retina conseguem prever risco de DRKD em 5 anos?
- Quais são as limitações da validação externa de modelos de deep learning para DRKD?

Tema: IA em oftalmologia e retinopatia. Página: https://alphadoctor.com.br/ciencia/ia-oftalmologia/modelos-de-deep-learning-aplicados-a-imagens-de-retina-sao-eficazes-para/

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