{"id":1594,"date":"2025-02-11T08:30:00","date_gmt":"2025-02-11T11:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.eyetec.com.br\/?p=1594"},"modified":"2025-02-11T08:30:00","modified_gmt":"2025-02-11T11:30:00","slug":"ia-como-ferramenta-para-detectar-doencas-oculares-nas-criancas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/eyetec.com.br\/blog\/2025\/02\/11\/ia-como-ferramenta-para-detectar-doencas-oculares-nas-criancas\/","title":{"rendered":"IA como ferramenta para detectar doen\u00e7as oculares nas crian\u00e7as"},"content":{"rendered":"

\u00c9 o que apontam pesquisadores da Escola de Medicina da Universidade Jiao Tong, de Xangai<\/em><\/p>\n

Entre outubro de 2022 a setembro do ano passado, pessoas com at\u00e9 18 anos foram inscritas no Departamento de Oftalmologia do Nono Hospital Popular de Xangai, da Escola de Medicina da Universidade Jiao Tong, para participar de um estudo transversal que usou um modelo baseado em aprendizado profundo para a identifica\u00e7\u00e3o precoce de miopia, estrabismo e ptose usando 1419 fotografias faciais de 476 indiv\u00edduos.<\/p>\n

Foram exclu\u00eddas da pesquisa as pessoas que apresentavam condi\u00e7\u00f5es oculares que pudessem afetar a captura de imagens, aquelas com anormalidades faciais graves, com hist\u00f3rico de estrabismo ou cirurgia reconstrutiva de ptose e tamb\u00e9m as que apresentavam problemas psicol\u00f3gicos ou psiqui\u00e1tricos.<\/p>\n

Para fazer as fotos dos rostos dos participantes foi usado um smartphone e as imagens foram feitas em uma sala com ilumina\u00e7\u00e3o de 300 a 500 lux. No total, foram feitas 1419 imagens de 476 pacientes, sendo 225 mulheres (47,27%) e 299 (62,82%) com idades entre 6 e 12 anos. Dentre as fotos, 946 imagens monoculares foram utilizadas para identificar miopia e ptose, e 473 imagens binoculares para identificar estrabismo.<\/p>\n

De acordo com o estudo, o modelo demonstrou boa sensibilidade na detec\u00e7\u00e3o de miopia e mostrou desempenho compar\u00e1vel na identifica\u00e7\u00e3o de dist\u00farbios oculares em crian\u00e7as do sexo feminino e masculino durante a an\u00e1lise de subgrupos sexuais. Houve diferen\u00e7as na identifica\u00e7\u00e3o de dist\u00farbios oculares entre os diferentes subgrupos et\u00e1rios.<\/strong><\/p>\n

Segundo os pesquisadores, \u201cos resultados sugerem que os modelos de previs\u00e3o de IA que utilizam fotografias de smartphones podem identificar doen\u00e7as oculares em crian\u00e7as e adolescentes<\/strong>\u201c. H\u00e1, por\u00e9m, limita\u00e7\u00f5es do estudo. \u201cEste \u00e9 um estudo transversal de centro \u00fanico com um tamanho de amostra pequeno, sugerindo a necessidade de uma investiga\u00e7\u00e3o multic\u00eantrica para aumentar a generaliza\u00e7\u00e3o do algoritmo\u201d, escreveram eles.<\/p>\n

Os cientistas tamb\u00e9m afirmaram que a coleta de imagens dos pacientes de v\u00e1rias perspectivas pode melhorar o desempenho do algoritmo e que os tamanhos das amostras das tr\u00eas doen\u00e7as mapeadas foram diferentes, o que pode apontar uma das raz\u00f5es para a baixa sensibilidade do modelo na detec\u00e7\u00e3o de estrabismo.<\/p>\n

Eles conclu\u00edram que \u201co uso dessas informa\u00e7\u00f5es pode ajudar a alcan\u00e7ar uma aloca\u00e7\u00e3o mais equitativa de recursos m\u00e9dicos limitados. Isso \u00e9 fundamental para o avan\u00e7o dos padr\u00f5es globais de sa\u00fade\u201d.<\/p>\n

Fonte:\u00a0Ophthalmology Times<\/em><\/p>\n

Retirado de: Oftalmologia – IA como ferramenta para detectar doen\u00e7as oculares nas crian\u00e7as – Universo Visual<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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