Cientistas da Universidade Federal do Ceará combinaram conhecimentos em medicina, matemática e inteligência artificial para desenvolver um algoritmo capaz de identificar precocemente uma das principais causas de cegueira no mundo: a retinopatia diabética. Segundo os pesquisadores, a inovação é promissora e abre caminho para uma nova geração de ferramentas diagnósticas mais precisas e com menor custo.

Concebida por pesquisadores da Faculdade de Medicina (Famed/UFC), a pesquisa traz como grande diferencial o uso do chamado Diagrama de Voronoi, uma ferramenta matemática que permite analisar como as pequenas lesões vasculares (microaneurismas) se distribuem no tecido da retina. Essa análise espacial fornece informações adicionais que aumentam a precisão do diagnóstico feito por computador.

A técnica é combinada, então, com métodos de aprendizado de máquina, culminando no desenvolvimento do sistema denominado pelos cientistas de VDRAN (Voronoi-based Diabetic Retinopathy Analysis). O invento foi testado em 800 imagens oculares e alcançou altos índices de acurácia. Os resultados são comparáveis aos dos sistemas de inteligência artificial mais avançados do mundo, mas com a vantagem de ter um custo computacional muito menor.

Os resultados do estudo foram publicados recentemente na Scientific Reports, renomado periódico do grupo Nature. Os pesquisadores também já protocolaram o pedido de patente do invento junto ao Instituto Nacional da Propriedade Industrial (INPI). 

O algoritmo foi desenvolvido por Mac Gayver da Silva Castro, durante seu doutorado em Ciências Médico-Cirúrgicas na UFC concluído em 2024, sob orientação da professora Conceição Dornelas, do Departamento de Patologia. O autor já vinha estudando matemática, processamento de imagens e inteligência artificial desde 2012, e resolveu aplicar esses conhecimentos à área da saúde.

A aplicação prática do modelo ainda não começou, por se tratar ainda de um protótipo acadêmico. Para avançar para uma ferramenta operacional, o modelo precisa cumprir algumas etapas, como o desenvolvimento de uma interface clínica adequada e a integração ao fluxo de atendimento, permitindo que possa ser utilizada por equipes na prática clínica. Estas etapas estão em desenvolvimento, mas Mac Gayver já projeta como o uso da ferramenta poderá ser iniciado.

“O cenário mais imediato de aplicação é o rastreamento em grande escala de pacientes com diabetes em Fortaleza”, afirma o pesquisador. Em médio prazo, ele espera que a tecnologia possa ser integrada a programas de telemedicina.

COMO FUNCIONA O SISTEMA

O sistema faz a detecção de microaneurismas na retina do olho do paciente, que são o primeiro sinal clínico da retinopatia diabética, uma complicação do diabetes que causa danos aos vasos sanguíneos da retina. 

Mac Gayver esclarece que o algoritmo funciona como um examinador treinado, que aprende a reconhecer padrões da doença observando centenas de exemplos. Esse conhecimento, então, é aplicado às imagens da retina a ser analisada. 

Ele explica que o algoritmo faz o tratamento da imagem da retina de forma semelhante ao que um fotógrafo faz com a fotografia, só que de forma automatizada. O algoritmo melhora o contraste da foto, permitindo, com isso, a identificação de estruturas importantes, como vasos sanguíneos, pequenas manchas e lesões. Daí, a ferramenta mede a intensidade da presença dessas alterações na retina e a forma como elas se distribuem na área. 

Após isso, entra em campo o aprendizado de máquina (inteligência artificial), que decide se ali há sinais de retinopatia. Como o modelo aprende quais combinações realmente representam doença e quais são apenas ruídos visuais, o resultado é mais seletivo, reduzindo as possibilidades de falsos positivos.

Considerado o grande diferencial do invento, o Diagrama de Voronoi é usado para dividir o espaço com base em proximidade. Mac Gayver compara o trabalho feito por essa ferramenta a um mapa com vários postos de saúde, que identifica a região que cada posto atende.

“No algoritmo, os ‘postos’ são microaneurismas. O Diagrama de Voronoi cria uma região ao redor de cada microaneurisma e permite medir se eles estão dispersos ou agrupados. Esse padrão espacial é extremamente informativo: quanto mais agrupados, maior a probabilidade de a doença estar avançando”, elucida. “Transformar esse padrão em métricas claras fortalece o poder diagnóstico do modelo”.

“BASTA UMA CÂMERA DE RETINA E CONEXÃO COM A INTERNET”

Uma das principais vantagens do sistema é que todo o processamento destes dados foi feito em um computador pessoal, pois o algoritmo usa recursos matemáticos mais “simples”, porém bastante instrutivos. Isso facilita a sua adoção em hospitais, clínicas e unidades de saúde que não possuem equipamentos de alto desempenho.

Essa acessibilidade computacional, avalia Mac Gayver, torna a tecnologia viável para uso em larga escala, inclusive em locais com poucos recursos ou escassez de especialistas. “É um modelo projetado para ser replicável, explicável e útil em diferentes contextos, inclusive onde a tecnologia é limitada”, destaca.

A invenção dos pesquisadores da UFC, portanto, diferencia-se da maioria dos sistemas disponíveis, que utilizam redes neurais profundas – ferramentas poderosas, mas caras e, muitas vezes, difíceis de interpretar.

Os cientistas defendem que a integração da IA na teleoftalmologia pode revolucionar o rastreio da doença em áreas carentes, fornecendo serviços de diagnóstico remoto eficientes. Isso porque o diagnóstico pode chegar a locais onde não há oftalmologistas. “O funcionamento é simples: basta uma câmera de retina e uma conexão com a internet. A fotografia é capturada em um posto de saúde, numa clínica de atenção básica ou mesmo em unidades móveis, e imediatamente enviada para análise automatizada”, expõe o pesquisador.

Ele reforça, contudo, que o sistema não busca substituir o especialista. Ele atua de forma complementar, ajudando a filtrar rapidamente quem precisa de avaliação presencial, sem eliminar o papel do oftalmologista. 

“O algoritmo faz o trabalho inicial de triagem, identifica se há sinais de retinopatia diabética e indica se o paciente precisa de consulta especializada. Isso evita deslocamentos desnecessários, reduz filas e permite que o oftalmologista concentre tempo e atenção nos casos moderados e graves, que realmente exigem intervenção rápida”, indica Mac Gayver. “É esse potencial de reorganização — e não apenas de automação — que pode revolucionar o rastreio em áreas carentes”, salienta. 

POSSIBILIDADES EM OUTRAS ÁREAS DA MEDICINA

A contribuição do algoritmo criado pelos pesquisadores da UFC pode ser ampliada para diversas áreas da medicina. “A lógica por trás do Voronoi não pertence apenas à retina”, destaca Mac Gayver, reforçando que o modelo pode ser aplicado sempre que lesões, nódulos ou alterações aparecem com algum padrão espacial. “A geometria da distribuição carrega informação clínica valiosa, e o nosso método mostra como transformar essa geometria em dados úteis para um modelo de IA”.

Desta forma, o algoritmo pode ser usado para avaliar condições como câncer, infecções, hemorragias, lesões pulmonares ou alterações cardíacas. “Se esse mesmo conceito for aplicado a outras condições patológicas, o trabalho pode marcar um ponto de inflexão na história do uso da geometria computacional na medicina diagnóstica”, assevera o artigo publicado na Scientific Reports.

Mac Gayver informa que a equipe de pesquisadores está, no momento, focada no trabalho com retinopatia diabética, mas já discutiram a expansão para outras lesões e, futuramente, para padrões radiológicos mais complexos.

O estudo desenvolvido por Mac Gayver também é assinado por Francisco Vagnaldo Fechine Jamacaru, Manoel Odorico de Moraes Filho, Paulo Roberto Leitão de Vasconcelos e Conceição Aparecida Dornelas, pesquisadores vinculados à Faculdade de Medicina da UFC, ao Núcleo de Pesquisa e Desenvolvimento de Medicamentos (NPDM) e ao Programa de Pós-Graduação em Ciências Médico-Cirúrgicas.

Fonte: Mac Gayver da Silva Castro, doutor pelo Programa de Pós-Graduação em Ciências Médico-Cirúrgicas da UFC – E-mail: mgayver@gmail.com

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