Título

IMPACTOS DA INTELIGENCIA ARTIFICIAL NA DETECÇAO PRECOCE DA RETINOPATIA DIABETICA: REVISAO SISTEMATICA

Objetivo

Analisar os avanços da inteligência artificial no diagnóstico da retinopatia diabética e seu potencial impacto tanto na atenção primária quanto na prática clínica.

Método

Revisão sistemática de artigos publicados nos últimos 05 anos, pelas plataformas BVS e PubMed. Dentre os critérios de inclusão têm-se, texto completo e língua inglesa, totalizando 18 artigos, ao se aplicar os fatores de exclusão - duplicidade e pouca relação com o tema - restam 08. As palavras chave, foram: Ophthalmology; Diabetic retinopathy; IDx-DR system.

Resultado

O IDX-DR (Digital Diagnostics) foi o primeiro sistema de IA autônomo aprovado pela Food and Drug Administration em 2018, e no estudo de Riotto 2024 analisou 2.700 imagens de 1.350 pacientes triados entre janeiro de 2021 e janeiro de 2023. A sensibilidade foi de 95% e a especificidade 91%. Em outro estudo (Ting et al., 2024) reportaram sensibilidade de 90,5% e especificidade de 91,6%. Em Valência, ES (Shah et al., 2021) alcançou 100% de sensibilidade e 82% de especificidade. Em Poznan, Polônia, para 60 pacientes com RD, o IDX-DR teve concordância de 93,33%, enquanto o Retinalyze (software baseado na nuvem que realiza triagem automatizada) variou entre 89,66% na estratégia 1 e 74,14% na estratégia 2. O IDX-DR demonstra alta sensibilidade, essencial para triagem, priorizando falsos positivos sobre falsos negativos, mas tem especificidade menor, isso gera falsos positivos significativos, afetando recursos de atenção primária e a confiança dos pacientes. O IDX-DR supera o Retinalyze em autonomia e integração clínica, contudo, a dependência de imagens de alta qualidade (Topcon NW-400) limita seu uso com câmeras de baixo custo.

Conclusão

O IDX-DR é eficaz para triagem de RD, com alta sensibilidade e especificidade razoável, ideal para ambientes de atenção primária onde descartar a doença é prioritário. Dessa forma, com a detecção precoce é possível reduzir a perda de visão, especialmente em áreas com recursos limitados. Mas sua implementação deve ser cautelosa, complementando o julgamento clínico ao invés de substituí-lo.