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 aquisição de imagens continuam a crescer, aumenta a quantidade de dados de que os profissionais de saúde de oftalmologia precisam para tratar as patologias oculares associadas à diabetes ao longo do tempo. Foi comprovado que a continuidade de dados cada vez mais robusta a que os médicos têm acesso diminui os erros de diagnóstico, otimizando simultaneamente o tratamento dos pacientes. Isto também acontece nos casos complicados de retinopatia diabética (RD) com proliferação ou edema. No entanto, isto 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 é superior e até provavelmente tem diminuído, uma vez que ainda se baseia em dados longitudinais do século passado, em que o controlo da diabetes não era tão bom como atualmente.

Para melhorar as previsões, a gestão e o tratamento futuros da RD os médicos terão de se basear cada vez mais em dados clínicos longitudinais, através de várias tecnologias de aquisição de imagens, e também em plataformas de inteligência artificial (IA) que permitem integrar esta quantidade cada vez maior de dados. A implementação da IA e da aprendizagem automática no mundo da oftalmologia irá 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 irão tornar-se cada vez mais importantes para a estratificação do risco na RD (por exemplo, tendências a nível da tensão arterial, HBA1c, medicação).

A angiografia por tomografia de coerência ótica (OCT-A), um método de aquisição de imagens não invasivo para avaliar a perfusão e a integridade vascular da retina, poderá também ter impacto na classificação e tratamento da RD. A OCT-A permite uma melhor avaliação dos vasos da retina do que 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 realizada, estando ainda a tentar encontrar o seu lugar na prática clínica e na investigação. Quando falamos de tecnologias futuras que irão 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). Continua a desempenhar um papel fundamental na prática clínica, na investigação e no desenvolvimento de novos modelos preditivos de IA.

Está atualmente em curso um ensaio clínico em França com o objetivo de treinar e validar o modelo preditivo EviRed do risco da RD. O ensaio irá recrutar aproximadamente 5000 pacientes diabéticos, que serão seguidos, em média, durante 24 meses. Durante este período, o nosso grupo de investigação espera recolher dados suficientes de fotografia com campo de visão ultra-amplo, 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 atenta para determinar a exatidão do modelo na avaliação da gravidade da RD e do risco de progressão. O desempenho do modelo será também comparado a previsões feitas por oftalmologistas utilizando a classificação do ETDRS ou modelos semelhantes.

A aquisição de imagens de diagnóstico avançada e a IA também irão 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 historial de retinopatia ou com historial estável de resultados compatíveis com retinopatia ligeira são geralmente candidatos ideais para as consultas de telemedicina. Quando se trata do tratamento de pacientes com retinopatia diabética, a IA e a aprendizagem automática, em conjunto com a OCT, a OCT-A e a aquisição de imagens com campo de visão ultra-amplo vieram para ficar. O desenvolvimento de plataformas de IA como o EviRed irá ser extremamente valioso para tratar a retinopatia diabética e melhorar os algoritmos de tratamento para os prestadores de cuidados oftalmológicos.