Diagnóstico Assistido por IA Baseado em Modelos de Grande Escala de Alto Débito Usando OCT

Este estudo investiga tecnologias-chave para diagnóstico assistido por IA baseado em modelos de grande dimensão e alto rendimento, utilizando tomografia de coerência ótica (OCT) e angiografia por OCT (OCTA). A imagem OCT/OCTA tornou-se uma ferramenta não invasiva essencial para detetar e monitorizar doenças da retina e do nervo ótico, no entanto a interpretação manual continua a ser demorada, dependente da experiência e limitada pela variabilidade interobservador. Os avanços recentes em grandes modelos de inteligência artificial proporcionam uma oportunidade para desenvolver ferramentas de diagnóstico escaláveis e generalizáveis que podem processar grandes conjuntos de dados multimodais e apoiar a tomada de decisão clínica.

Este estudo observacional irá recrutar doentes que realizam exames de rotina de OCT e/ou OCTA no Hospital da Faculdade de Medicina de Peking Union e que são diagnosticados com uma ou mais das seguintes condições: retinopatia diabética, oclusão da veia retiniana de ramo, oclusão da veia retiniana central, degeneração macular relacionada com a idade, neovascularização coroideia miópica patológica ou glaucoma com lesão do nervo ótico. O estudo incluirá dados de imagem e clínicos recolhidos retrospetivamente e adquiridos prospetivamente, seguindo procedimentos padronizados de controlo de qualidade e gestão de dados.

O quadro de diagnóstico de alto rendimento será treinado e validado utilizando grandes conjuntos de dados de imagem e clínicos. Os resultados primários incluem métricas de desempenho de diagnóstico, como a área sob a curva característica de operação do recetor (AUC). Os resultados secundários incluem sensibilidade, especificidade e avaliação a nível da lesão ou de características estruturais, quando aplicável. Nenhuma intervenção experimental será introduzida, e todas as avaliações de imagem e clínicas seguirão os cuidados clínicos padrão.

O estudo visa produzir uma referência robusta e clinicamente relevante para sistemas de IA baseados em modelos de grande dimensão na interpretação de OCT/OCTA e fornecer suporte técnico para a futura integração de ferramentas de diagnóstico assistidas por IA na prática oftalmológica de rotina.