IA para Detecção de Doença Retiniana e Glaucoma em Pacientes com Diabetes Mellitus na Atenção Primária

Desenho do estudo Este projeto seguirá uma metodologia composta por 2 estudos concomitantes: No primeiro estudo, desenvolveremos um algoritmo de IA para detectar os sinais de RD em pacientes com diabetes.

A segunda parte do projeto consistirá na elaboração de um estudo prospetivo que permita comparar a capacidade diagnóstica do algoritmo com a dos médicos de família e com os especialistas em retina. A referência será uma dupla leitura cega realizada pelos especialistas em retina (com uma terceira leitura cega em caso de desacordo nas 2 leituras anteriores). Desta forma, os resultados obtidos, tanto pelo algoritmo de IA como pelos especialistas em medicina de família, serão comparados com o padrão-ouro (exatidão, sensibilidade, especificidade, área sob a curva, etc.). A inclusão de enfermeiras que receberam treinamento em leituras de fundo de olho será considerada para comparar sua capacidade diagnóstica.

População do estudo, participação no local e recrutamento As imagens para o desenvolvimento do algoritmo serão cedidas pelo CHS e incluirão imagens de toda a população catalã. O estudo prospectivo será realizado nos centros de atenção primária administrados pelo Instituto Catalão de Saúde na Catalunha Central, que inclui os municípios de Bages, Osona, Berguedà e Anoia. A população de referência será a população designada para esses centros de atenção primária. Esta população incluía cerca de 512.000 pessoas em 2017, com uma prevalência estimada de diabetes de 7,1%.

O período de estudo incluirá 2010-2017 para o desenvolvimento do algoritmo com IA. O estudo prospectivo começará assim que o algoritmo for desenvolvido e será executado até que o número de leituras necessárias seja obtido (cerca de 3-4 meses).

Condução do estudo Para o desenvolvimento do algoritmo de IA, todas as imagens de fundo marcadas como DR de pacientes de centros de atenção primária na Catalunha entre 2010 e 2017 serão incluídas. Para o estudo prospectivo, serão incluídas todas as imagens de pacientes submetidos a exame de fundo de olho desde o início do estudo até que o número adequado de pacientes seja atingido. Uma alta porcentagem de imagens de fundo deve ter qualidade suficiente; isto é, uma visão de 40 graus da retina central onde pelo menos três quartos do nervo óptico, uma mácula bem focalizada e veias e artérias bem definidas dos arcos superior e inferior podem ser vistas. Serão excluídas imagens de fundo de olho que não tenham qualidade técnica adequada (escuras) ou que não possam ser avaliadas devido à opacidade do meio (por exemplo, para catarata).

Coleta de Dados Para o desenvolvimento do algoritmo de IA, é necessário dispor das imagens anonimizadas com o rótulo correspondente que classifica cada imagem (em uma das classes com as quais o algoritmo será treinado). O responsável pela tecnologia da informação (TI) do CHS avaliará a melhor estratégia para anonimização e extração das imagens dos sistemas informatizados do CHS, bem como a identificação de cada imagem com um identificador único. Por outro lado, será necessário um arquivo tabulado tipo CSV ou TXT para relacionar cada identificador de imagem com a classificação correspondente. O responsável informático do CHS, em conjunto com o responsável técnico da OPTretina, acordará a melhor forma de transferir estas 2 fontes de informação, de forma segura, dos servidores CHS para os servidores OPTretina (SSH File Transfer Protocol, disco rígido externo) dependendo do volume de dados a serem transferidos e da política interna do CHS. A OPTretina tem experiência no desenvolvimento de modelos de IA para classificação automática de imagens de fundo de olho e é um fabricante de dispositivos médicos certificado pela Agência Espanhola de Medicamentos e Produtos de Saúde.

Para o estudo prospectivo, serão coletadas leituras semanais anônimas de dados de fundo de olho coletados por médicos de medicina familiar leitores de imagens de fundo de olho na Catalunha Central. As imagens serão transferidas para os servidores OPTretina para serem analisadas primeiro pelo algoritmo de diagnóstico e depois pelos especialistas em retina que farão o diagnóstico definitivo. O responsável informático do CHS, juntamente com o responsável técnico da OPTretina, acordarão a melhor forma de transferir estes dados de forma segura.