O futuro do tratamento da retinopatia diabética com a inteligência artificial e a aquisição de imagens de diagnóstico – Ramin Tadayoni, MD

À medida que as capacidades das tecnologias de imagiologia continuam a crescer, aumenta a quantidade de dados de que os profissionais de oftalmologia precisam para tratar as patologias oculares associadas à diabetes ao longo do tempo. Evidências demonstram que a disponibilização de dados mais completos e consistentes aos médicos contribui para a redução de erros diagnósticos, otimizando o tratamento dos pacientes. Isso também acontece nos casos complicados de retinopatia diabética (RD) com proliferação ou edema. Mas é menos aplicável em pacientes com RD moderada ou grave, em que a nossa capacidade de prever a evolução para fases mais avançadas de retinopatia diabética não melhorou; na verdade, ela provavelmente piorou, já que ainda se baseia em dados longitudinais do século passado, quando o controle da diabete não era tão bom como atualmente.

Para melhorar as previsões, a gestão e o tratamento futuros da RD precisará se basear cada vez mais em dados clínicos longitudinais, por meio de várias tecnologias de aquisição de imagens e de plataformas de inteligência artificial (IA) que permitem integrar essa quantidade de dados cada vez maior. A implementação da IA e do aprendizado de máquina no mundo da oftalmologia vai fornecer dados auxiliares que contribuirão para a classificação/avaliação de risco do nível de RD atual de um paciente. Dados que não são frequentemente utilizados para avaliar a RD vão se tornar cada vez mais importantes para a estratificação do risco da RD (por exemplo, tendências na tensão arterial, HBA1c, medicação).

A angiografia por tomografia de coerência óptica (OCT-A), um método de aquisição de imagens não invasivo para avaliar a perfusão e a integridade vascular da retina, também poderá afetar a classificação e tratamento da RD. A OCT-A melhora a avaliação dos vasos da retina, em comparação com a fotografia do fundo apenas num campo, que é hoje comparável às fotografias do fundo de 7 campos do ETDRS. Ao contrário da fotografia do fundo, a classificação da gravidade da RD com base na OCT-A não é amplamente usada. Ela ainda está tentando encontrar o seu lugar na prática clínica e na investigação. Quando falamos de tecnologias futuras que vão moldar e alterar o modo como tratamos a retinopatia diabética, a OCT-A parece bastante promissora.

Nas últimas décadas, a OCT de domínio espectral também revolucionou o diagnóstico e o tratamento do edema macular diabético (EMD). Ela ainda tem um papel fundamental na prática clínica, na pesquisa e no desenvolvimento de novos modelos preditivos de IA.

Um ensaio clínico está sendo realizado na França com o objetivo de treinar e validar o modelo preditivo EviRed do risco da RD. O ensaio vai recrutar aproximadamente 5.000 pacientes diabéticos, que serão acompanhados, em média, durante 24 meses. Nesse período, o nosso grupo de pesquisa espera coletar dados suficientes de fotografia ultra-widefield, OCT e OCT-A, bem como vários outros biomarcadores para ajudar a aperfeiçoar e validar o algoritmo. O parâmetro de avaliação primário do estudo será prever a progressão para RD grave. Será feita uma observação cuidadosa para determinar a exatidão do modelo na avaliação da gravidade da RD e do risco de progressão. O desempenho do modelo também será comparado com previsões feitas por oftalmologistas usando a classificação do ETDRS ou modelos semelhantes.

A imagiologia diagnóstica avançada e a IA também vão ajudar a promover recursos como a telemedicina no mundo da oftalmologia, permitindo que pacientes com baixo risco façam consultas à distância e pacientes com maior risco façam consultas presenciais para realizar exames e tratamento. Os pacientes diabéticos sem histórico de retinopatia ou com histórico estável de resultados compatíveis com retinopatia leve são geralmente candidatos ideais para as consultas de telemedicina. Quando se trata do tratamento de pacientes com retinopatia diabética, a IA e o aprendizado de máquina, em conjunto com a OCT, a OCT-A e a aquisição de imagens ultra-widefield vieram para ficar. O desenvolvimento de plataformas de IA como o EviRed será extremamente valioso para tratar a retinopatia diabética e melhorar os algoritmos de tratamento para os profissionais de oftalmologia.