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A rápida adoção dos serviços de telemedicina para impedir a disseminação do coronavírus está aumentando as pesquisas para desenvolver novas formas inovadoras de diagnosticar e monitorar pacientes com doenças visuais.
Como a pandemia do COVID-19 estimulou os profissionais de saúde da Austrália a substituir muitas consultas presenciais rotineiras por consultas por telefone ou vídeo – a telemedicina passou a ser muito popular.
Pesquisadores do CERA (Center For Eye Research Australia) estão liderando grandes projetos para desenvolver novas ferramentas que podem ser usadas em casa ou fora das clínicas tradicionais de oftalmologia. Eles prevêem que a mudança para os serviços de telemedicina continuará a ganhar ritmo depois que a pandemia do COVID-19 terminar.
Inovação em pesquisas oculares
O professor diretor adjunto do CERA Peter Van Wijngaarden está liderando uma pesquisa para desenvolver um teste oftalmológico simples para detectar sinais precoces da doença de Alzheimer. Ele também é Diretor Clínico do KeepSight, um sistema nacional de lembretes para incentivar pessoas com diabetes a fazerem exames oftalmológicos regularmente.
Saiba mais sobre a Retinopatia Diabética
“Em tempos de crise, a inovação realmente vem à tona”, disse o professor associado Van Wijngaarden. “A comunicação por vídeo está em foco e esta é uma mudança irreversível que também se traduzirá no sistema de saúde.”
“Tecnologias poderosas de imagens, combinadas à inteligência artificial, estão transformando a capacidade de rastrear os primeiros sinais das doenças da visão.”
“Tornar os testes oculares mais convenientes e acessíveis aos pacientes, para que possamos diagnosticar mais cedo as doenças e evitar a perda de visão, está caminhando lado a lado com incríveis melhorias tecnológicas.”
“Novas tecnologias têm o potencial de detectar sinais precoces de doenças – sem a necessidade de uma consulta oftalmológica – e determinar quem precisará ser encaminhado a um oftalmologista para uma consulta para uma avaliação clínica mais detalhada.”
“Pesquisas estão revelando o potencial de testar pacientes em locais adequados a eles – em sua própria casa, em uma cabine de fotos dentro de um shopping center ou durante uma visita a outro profissional de saúde como um clínico geral.”
O professor associado Van Wijngaarden diz que um dos maiores desafios é que muitas doenças visuais não apresentam sintomas nos estágios iniciais – e muitas pessoas não são testadas com antecedência suficiente para prevenir a perda de visão.
Isso significa que as novas tecnologias de rastreamento não só precisam ser acessíveis e convenientes – mas as pessoas também precisam estar motivadas a usá-las.
“Não é só porque temos soluções digitais ou aplicativos que isso significa que as pessoas irão utilizá-los. Para que uma tecnologia seja realmente transformadora, ela precisa atender às necessidades do consumidor.”
Da tela de Amsler para o aplicativo AMD
A professora Robyn Guymer AM é Vice-Diretora e Chefe de Pesquisa Macular do CERA. Ela está trabalhando com colegas internacionais para desenvolver um aplicativo digital que permitirá que pessoas com degeneração macular relacionada à idade (DMRI – ou do inglês, “age-related macular degeneration” – AMD) monitorem sua visão de casa.
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Espera-se que os novos testes substituam a tela de Amsler – a ferramenta tradicional de papel que tem sido amplamente utilizada para monitorar a visão do paciente nas últimas décadas.
Teste sua visão com a Tabela de Amsler
A professora Guymer e seu time desenvolveram um aplicativo digital – que envolveu pacientes com DMRI úmida fazendo um teste simples semanalmente em um tablet eletrônico – para monitorar os primeiros sinais de “sangramentos” que ameaçam a visão na parte de trás do olho.
Eles previram que, diferentemente da tela de Amsler, que requeria que os pacientes se “auto analisassem” e reportassem – um teste eletrônico poderia ser acessado remotamente por especialistas e ser analisado regularmente. Pacientes com deterioração considerável na visão seriam alertados para agir, como repetir o teste com mais frequência ou visitar seu oftalmologista.
“Embora nós tenhamos hoje tratamentos muitos bons para prevenir a perda de visão por sangramentos na DRMI úmida, um dos grandes desafios é garantir que os pacientes sejam tratados no momento certo”, disse a professora Guymer.
A professora Guymer foi inspirada a desenvolver um teste para melhorar as chances de salvar a visão dos pacientes e reduzir o número de pacientes idosos que chegam às emergências dos hospitais com perda de visão súbita ou profunda.
No longo prazo, ela espera que o monitoramento remoto também reduza o número de consultas de retorno que os pacientes precisam, minimizando a pressão sobre o sistema de saúde causada pelo rápido envelhecimento da população.
Em 2018, a equipe da professora Guymer publicou uma pesquisa que mostrou que sua tecnologia era uma solução viável para testar a visão do paciente com DMRI.
O grupo também descobriu que a capacidade do teste para detectar uma função visual anormal era comparável aos testes realizados em clínicas.
A professora Guymer diz que o próximo desafio é tornar os testes digitais mais atrativos.
“Nós pretendemos “gamificar” estes testes para torna-los mais atraentes” disse a professora Guymer.
“Se os testes forem chatos, as pessoas não os farão por muito tempo, principalmente se o resultado não mudar em centenas de testes.
“Nós queremos criar algo que seja atraente e divertido, de forma que as pessoas continuem a usá-lo sem que isso pareça uma tarefa árdua.”
A professora Guymer diz que a pandemia do COVID-19 também destacou a necessidade de tecnologias que permitam aos pacientes testar sua visão em seu próprio celular ou tablet, sem ter que passar longos períodos em pequenos espaços, às vezes bem apertados, para fazer exames em clínicas oftalmológicas.
“Uma ferramenta que pode minimizar o tempo de contato desempenhará um papel importante na proteção dos pacientes e dos profissionais de saúde”, diz ela.
IA contornando a lacuna da saúde visual
O professor Mingguang He está liderando pesquisas que testam o uso de uma ferramenta de Inteligência Artificial para identificar pessoas com risco precoce de doenças visuais que provocam cegueira, incluindo retinopatia diabética, glaucoma, degeneração macular relacionada à idade e catarata.
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Depois de tirar uma foto da parte de trás do olho do paciente, o sistema de IA verifica sinais de doença e imprime um relatório identificando se o paciente deve ser encaminhado para um especialista para avaliação e tratamento adicionais.
“Deficiências visuais e cegueira são os principais problemas de saúde pública na Austrália, com 50% das principais doenças visuais não sendo diagnosticadas”, disse o Professor He.
“A Inteligência Artificial tem o potencial de diminuir a lacuna no tratamento oftalmológico, permitindo a introdução de programas de triagem em áreas remotas e regionais que atualmente estão perdendo os serviços de oftalmologia.”
O algoritmo da ferramenta de IA foi desenvolvido ao longo de cinco anos usando mais de 200.000 imagens da parte de trás do olho e foi considerado altamente preciso.
Agora ele está sendo testado do mundo real, incluindo comunidades indígenas remotas nas terras APY (Anangu Pitjantjatjara Yankunytjatjara) da Austrália Central em colaboração com o Conselho de Saúde Nganampa e a Fundação Fred Hollows.
O próximo passo será comparar a ferramenta de IA com os modelos atuais de telemedicina e medir a precisão, o custo-benefício, a facilidade de utilização e a aceitação do paciente e do clínico.
“Depois da COVID-19, consultas presenciais se tornarão cada vez mais desafiadoras” disse o professor He.
“A Inteligência Artificial integrada à automação e à tecnologia robótica nos permitirá desenvolver uma clínica virtual como um novo modelo de atendimento.
“Nós estamos trabalhando duro não só para tornar a IA mais precisa, mas também mais rápida, fácil de usar e menos dependente de operadores e médicos.”
Em um projeto separado, o professor He, apoiado pelo Google Impact Challenge, liderou o desenvolvimento de um aplicativo que permite às pessoas medir sua acuidade visual em casa.
O aplicativo, que calibra a distância usando a tecnologia de reconhecimento facial, tem um nível de precisão similar aos testes feitos em ambientes clínicos.
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