Implementação de um Sistema Integrado de Inteligência Artificial e Rastreamento de Referências para Triagem de Retinopatia Diabética em tempo real

A retinopatia diabética é a complicação ocular mais comum em pessoas com diabetes. É uma das principais causas de perda de visão e cegueira em pessoas de 20 a 64 anos em todo o mundo, porque nos estágios iniciais da doença não há aviso, fazendo com que os pacientes fiquem inconscientes. Se o teor de açúcar no sangue aumentar, pode ocorrer retinopatia diabética grave, levando à cegueira.

A incidência de retinopatia diabética em pacientes diabéticos tende a aumentar com a duração do diabetes. E de acordo com a idade do paciente, verificou-se que dentro de 20 anos, os pacientes com diabetes tipo 1 com retinopatia diabética é de cerca de 99% e diabetes tipo 2 com retinopatia diabética é de cerca de 60%.

A triagem para retinopatia diabética é aceita e realizada em sistemas de saúde em todo o mundo. Evidências mostram que o rastreamento pode reduzir a cegueira(1-3). A Tailândia usa a porcentagem de pacientes diabéticos que foram testados ocular. É um dos indicadores de qualidade do serviço do Distrito de Saúde Ocular do Ministério da Saúde Pública. A triagem para retinopatia diabética usando o método de imagem da retina é custo-efetiva. Proporciona aos pacientes diabéticos em locais distantes o acesso à triagem, como trazer uma câmera móvel de retina para tirar fotos na comunidade em conjunto com o uso da tecnologia de teleoftalmologia na triagem(4-6). Mas de acordo com um relatório do Ministério da Saúde Pública no sistema HDC em 2015-2017, verificou-se que apenas 40% dos pacientes rastreados para retinopatia diabética não atingiram a meta de 60%.

Em 2016, o Rajavithi Hospital, em colaboração com pesquisadores do Google Health, avaliou o uso de inteligência artificial para ler imagens da retina de pacientes diabéticos em todos os 13 distritos de saúde da Tailândia. Descobriu-se que o sistema de inteligência artificial foi capaz de identificar pacientes para encaminhamento a oftalmologistas (retinopatia diabética não proliferativa moderada [NPDR]) com sensibilidade de 95% e especificidade de 96%, o que é 73% maior do que a especificidade do pessoal de triagem de 98%.

A partir daí, foi realizado um estudo prospectivo com a introdução de sistema de inteligência artificial para triagem de pacientes reais no projeto intitulado "Thailand-Google Prospective, Real-World Deployment of Artificial Intelligence for Diabetic Retinopathy Screening" (THAIGER) (NCT TCTR 20190902002) em 2018 a 2020 para avaliar a viabilidade, incluindo obstáculos à implementação de um processo de triagem baseado em inteligência. O projeto integrou a IA ao sistema de triagem nacional do país. Ao realizar pesquisas nas unidades de cuidados primários, no Hospital Rajavithi e em 9 hospitais comunitários na província de Pathum Thani e Chiang Mai, os pacientes diabéticos do projeto THAIGER receberam os resultados da leitura de imagens por inteligência artificial em tempo real. No entanto, constatou-se que, dos pacientes encaminhados, poucos realmente foram ao médico. Há também imagens que eram ilegíveis (não graduáveis) pela inteligência artificial. E a inteligência artificial usada no THAIGER ainda não foi totalmente integrada ao sistema de triagem, inclusive com um sistema de rastreamento de pacientes.

Este estudo de pesquisa visa trazer um sistema de inteligência artificial para triagem de retinopatia diabética (RD), juntamente com sistemas de rastreamento de encaminhamento para a unidade de triagem no Hospital Uthai em Phra Nakhon Sri Ayutthaya para avaliar a eficácia da triagem e acompanhamento de pacientes encaminhados para Phra Hospital Nakhon Sri Ayutthaya. Ele será comparado com o sistema de triagem existente e acompanhado com encaminhamento regular pelo pessoal.