<Translated><string>Deteção e Otimização do Tratamento de Casos Graves de Doença do Olho Seco</string></Translated>

Demonstrámos que uma única imagem da córnea após coloração com corante pode detetar DED que são idealmente geridas a nível de cuidados terciários, porque requerem colírios prescritos. O principal tipo de doentes com DED que respondem aos colírios de ciclosporina são aqueles com coloração grave da córnea.[1] Em colaboração com cientistas de dados da ASTAR, os nossos dados preliminares envolvendo mais de 1000 imagens da China e de Singapura mostram que este rastreio baseado em inteligência artificial é sensível e específico.

Ao reduzir referências desnecessárias para hospitais, tornaremos os cuidados de saúde mais sustentáveis e acessíveis. Anteriormente, os doentes na comunidade eram avaliados exclusivamente com base em sintomas subjetivos. Nós não só padronizamos isso com um questionário DEQ5 validado e curto, mas avaliamos se a precisão do rastreio é melhorada ao usar os algoritmos de IA na imagem da córnea, um protótipo, além do DEQ5, e em substituição do DEQ5.

Objetivo: Determinar a eficácia deste algoritmo de IA de rastreio, um protótipo, em adição ou em substituição do rastreio de olho seco usando um questionário simples de sintomas DEQ-5.

Justificação: O DEQ-5 visa detetar casos de olho seco, mas não necessariamente olho seco que necessite de cuidados especializados. O algoritmo de IA identifica casos com coloração central da córnea, que podem então ser referenciados para cuidados especializados. Os casos não referenciados podem ser geridos com aquecimento das pálpebras, lágrimas artificiais e aconselhamento, com o objetivo de um novo rastreio numa fase posterior.