A inteligência artificial melhora drasticamente a precisão do exame oftalmológico clássico

Exame Oftalmológico Clássico

O exame oftalmológico clássico pode estar prestes a receber uma atualização. Os pesquisadores desenvolveram um teste de visão on-line - alimentado pela inteligência artificial (IA) - que produz diagnósticos muito mais precisos do que a folha de maiúsculas que observamos desde o século XIX. Se aperfeiçoado, o teste também pode ajudar pacientes com doenças oculares a acompanhar sua visão em casa.

"É uma ideia intrigante" que revela o quão antiquado é o exame oftalmológico clássico, diz Laura Green, oftalmologista do Krieger Eye Institute. Green não estava envolvida com o trabalho, mas estuda maneiras de usar a tecnologia para melhorar o acesso aos cuidados de saúde.

O exame oftalmológico clássico, conhecido como quadro de Snellen, existe desde 1862. Quanto mais baixo o lençol que uma pessoa pode ler, melhor sua visão. O teste é rápido e fácil de administrar, mas apresenta problemas, diz Chris Piech, cientista da computação da Universidade de Stanford. Os pacientes começam a adivinhar as letras quando ficam embaçadas, diz ele, o que significa que podem obter notas diferentes cada vez que fazem o teste.

Piech não é estranho ao teste de Snellen. Aos 10 anos, os médicos o diagnosticaram com uveíte crônica, uma doença inflamatória ocular. "Eu estava passando por todos esses testes e era bastante óbvio para mim que era terrivelmente impreciso", diz ele. Ele queria encontrar uma maneira de remover o erro humano do exame de Snellen, melhorando sua precisão.

Então Piech e seus colegas desenvolveram um teste online. Os usuários primeiro calibram o tamanho da tela ajustando uma caixa em uma página da Web ao tamanho de um cartão de crédito. Depois de inserir a distância que estão da tela, o teste exibe um "E" em uma das quatro orientações. Com base na resposta, o algoritmo usa estatísticas para fazer uma previsão de uma pontuação de visão, semelhante à forma como as IAs criam uma lista de reprodução com base em seus artistas favoritos ou em quais anúncios exibir com base no que você clicou anteriormente. À medida que o teste prossegue, o algoritmo é capaz de fazer uma previsão mais precisa sobre a pontuação. O teste faz 20 perguntas por olho e leva alguns minutos para ser concluído.

Quando os pesquisadores executaram seu "Teste de acuidade de Stanford" (StAT) através de 1000 simulações em computador simulando pacientes reais, o diagnóstico reduziu o erro em 74% em comparação com o teste de Snellen , informou a equipe este mês nos Anais da Conferência da AAAI sobre Inteligência Artificial . As simulações funcionam começando com um índice de acuidade conhecido e fatores nos tipos de erros que um ser humano pode cometer. Em seguida, virtualmente "realiza" os diferentes testes oculares para comparar a precisão deles. A equipe usou isso em vez de pacientes reais, porque começa com a acuidade "verdadeira" - algo desconhecido em um ser humano.

Fonte: Science