Olhando
para o futuro

Veja como uma equipe do Google está usando a IA para ajudar os médicos a prevenir a cegueira em diabéticos.

O cientista e pesquisador do Google Varun Gulshan estava procurando um projeto que atendesse a alguns critérios.

O projeto precisaria usar os algoritmos de inteligência artificial (IA) de desenvolvimento em segundo plano criados por Gulshan e estimular o interesse dele pela ciência e pela medicina. Além disso, seria ideal se ele também pudesse ajudar as pessoas na Índia, terra natal do cientista.

Comecei a pensar muito em trabalhar com problemas mais fundamentais. Queria usar o reconhecimento de imagens para algo que trouxesse benefícios à sociedade.

Varun Gulshan, cientista e pesquisador do Google

Ele enviou um e-mail para Phil Nelson, diretor da Google Accelerated Science (GAS), perguntando se havia um projeto desse tipo em desenvolvimento.

Algumas semanas depois, Gulshan abria um arquivo digital com centenas de imagens anônimas de retinas de um hospital na Índia. Nelson acreditava que tinha um projeto ideal para Gulshan. No entanto, primeiro era preciso ver se um modelo de inteligência artificial seria capaz de aprender a identificar quais dessas imagens tinham sinais de uma causa específica de cegueira: uma doença chamada retinopatia diabética.

"O projeto se encaixava perfeitamente com os meus conhecimentos," diz Gulshan, que já tinha experiência no desenvolvimento de IA para reconhecimento de gestos manuais. "Quando olhei as imagens, pensei: a tecnologia de aprendizagem profunda já funciona bem", diz ele. "Poderíamos usá-la nesses problemas".

Um problema crescente

Com 70 milhões de diabéticos, a retinopatia diabética é um problema cada vez maior na Índia. Ela cria lesões na parte de trás da retina que podem levar à cegueira total, e 18% dos diabéticos indianos já têm a doença. Com 415 milhões de diabéticos em risco de cegueira no mundo todo (os Estados Unidos, a China e a Índia são os países com mais casos), a doença é uma preocupação mundial.

das 70 milhões de pessoas com diabetes na Índia têm a doença.

A boa notícia é que a perda permanente da visão pode ser evitada. Em pacientes com diagnóstico precoce, o uso de medicamentos, terapias, exercícios e uma dieta saudável é altamente eficaz para evitar o avanço da doença.

Os desafios

A conscientização é um dos maiores problemas no que se refere à retinopatia diabética. Muitos pacientes diabéticos acreditam que os primeiros sinais da doença são apenas problemas de visão menos importantes, de acordo com o Dr. Rajiv Raman, cirurgião de retina do hospital de olhos Sankara Nethralaya, em Chennai, na Índia. A palavra "retina" não existe em hindi. Por isso, falar sobre a doença já é um desafio. "Temos palavras para catarata e glaucoma em hindi e em tâmil, mas não há como traduzir retinopatia diabética", diz Raman.

Foto do Dr. Rajiv Raman

Dr. Rajiv Raman, cirurgião de retina do Sankara Nethralaya

Chennai, Índia

Um oftalmologista pode explicar a doença e esclarecer como os exames regulares monitoram a progressão dela. No entanto, a maior dificuldade é conseguir que os pacientes em risco cheguem a fazer o exame de retina. Nas comunidades rurais do mundo todo, a prevalência da retinopatia diabética em estágio avançado está mais relacionada com a infraestrutura do que com a medicina. Muitas vezes, a viagem da casa do paciente até o especialista mais próximo é longa, e ir a várias consultas pode ser difícil.

"Muitos pacientes em áreas rurais têm retinopatia diabética em estágio avançado, mas não sabem que são diabéticos".

É comum que os pacientes mais pobres com dependentes não consigam cuidar de si mesmos. Eles deixam passar até que os efeitos da retinopatia diabética sejam graves demais para serem ignorados, o que geralmente é tarde demais. "Muitos pacientes em áreas rurais têm retinopatia diabética em estágio avançado, mas não sabem que são diabéticos", diz Drª. Sheila John, chefe de tele-oftalmologia da Sankara Nethralaya. "Eles estão perdendo a visão. Em alguns casos, eles já perderam a visão em um olho, e nós temos que salvar o outro".

Pacientes em fila do lado de fora do hospital de olhos Sankara Nethralaya

Pacientes esperando na entrada do hospital de olhos Sankara Nethralaya

Chennai, Índia

Trabalho em equipe

O maior desafio no diagnóstico da retinopatia diabética é o grande número de casos. Somente na Índia, existem 70 milhões de diabéticos que precisam ser monitorados, e não há médicos suficientes com o treinamento necessário para analisar os exames de retina.

Precisamos avaliar [os pacientes] no início, quando a visão deles ainda está boa

No entanto, não é viável para os especialistas abrir clínicas em áreas rurais onde apenas alguns pacientes moram, de acordo com o Dr. R. Kim, diretor médico do Aravind Eye Hospital em Madurai, na Índia. "Precisamos avaliar os pacientes desde o início, quando a visão deles ainda está boa. Como podemos fazer isso?" pergunta Dr. Kim. "Porque não é humanamente possível avaliar 70 milhões de casos".

Florence Thng
Gerente de produtos da Verily
Philip Nelson
Diretor do Google Accelerated Science
Peter Wubbels
Engenheiro da Verily
Naama Hammel
Oftalmologista da equipe do Google Brain
Lily Peng
Gerente de produtos da equipe do Google Brain
Kasumi Widner
Gerente de programas da equipe do Google Brain
Dale Webster
Engenheiro da equipe do Google Brain
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Naama Hammel
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Dale Webster
Engenheiro da equipe do Google Brain

Se a inteligência artificial do Google puder interpretar com precisão os exames de retina e facilitar o diagnóstico de retinopatia diabética, talvez possamos salvar a visão de milhões de pacientes.

A parte complexa era criar um conjunto de dados que servisse de base de aprendizado para o modelo de IA. Essa tarefa envolvia classificar e rotular todos os exames individualmente de acordo com a gravidade. Para resolver esse problema, seria necessário uma equipe grande de oftalmologistas para classificar os exames e incluí-los no modelo de IA.

No entanto, a equipe precisaria de mais dados de qualidade para ensinar ao modelo de IA todas as nuances da avaliação real dos exames de retina.

Treinamento do modelo

No início, a equipe foi auxiliada por oftalmologistas em Aravind e no Sankara Nethralaya para classificar as imagens de retinas. Após alguns meses, o modelo foi treinado para identificar os principais indicadores da retinopatia diabética, como danos ao tecido nervoso, inchaço e hemorragia. Com um conjunto de dados maior, Gulshan estava confiante de que eles poderiam deixar o modelo ainda mais preciso.

Em seguida, o projeto recebeu a ajuda de Dr. Jorge Cuadros, chefe do Sistema de comunicação entre arquivos de imagens de olhos (EyePACS), uma rede de telemedicina que conecta oftalmologistas a pacientes em áreas rurais dos Estados Unidos para condução de exames de retinopatia diabética No entanto, os pacientes atendidos pelo EyePACS ainda precisam esperar semanas por um exame, e o Dr. Cuadros estava disposto a ajudar qualquer projeto que gerasse um diagnóstico mais rápido.

Os dados compartilhados pelo EyePACS abrangiam uma ampla gama de pacientes, além de ter um volume de dados cem vezes maior do que as informações coletadas pela equipe de IA até o momento. Esse volume demandava uma enorme carga de trabalho de classificação, porque cada imagem precisava ser classificada várias vezes para compensar o viés de cada avaliador. "O modelo aprende os elementos que são classificados com consistência", diz Dale Webster, engenheiro de software do Google. "Isso tende a resultar em informações menos tendenciosas e um pouco mais confiáveis".

Até o momento, cerca de 100 oftalmologistas fizeram mais de 1 milhão de classificações para o modelo de IA.

Como funciona a IA

Como funciona o modelo de IA (1/4)

Mais de 50 oftalmologistas analisaram manualmente um volume superior a um milhão de exames de retina anônimos, classificando cada um deles de acordo com o nível de retinopatia diabética identificado.

Como funciona o modelo de IA (1/4)

Mais de 50 oftalmologistas analisaram manualmente um volume acima de um milhão de exames de retina anônimos, classificando cada um deles de acordo com o nível de retinopatia diabética identificado.

Como funciona o modelo de IA (2/4)

Cada exame é analisado várias vezes e classificado manualmente em uma escala de 1 (sem sinais de retinopatia diabética) a 5 (sinais extremos).

Como funciona o modelo de IA (3/4)

O próximo passo é inserir as imagens classificadas em um algoritmo de reconhecimento de imagem. Ao alimentar o algoritmo com milhares de imagens classificadas, ele pode começar a entender os sinais de retinopatia diabética, da mesma forma que um oftalmologista faria.

Como funciona o modelo de IA (4/4)

Depois que o algoritmo é treinado, ele pode ser usado para trabalhar com um aplicativo chamado "Automated Retinal Disease Assessment", Avaliação Automatizada de Doença Retinal (ARDA, na sigla em inglês). Com o ARDA, os usuários podem fazer upload de exames de retina e receber análises instantâneas de retinopatia diabética.

Do modelo inicial ao dispositivo final

Para todos os membros da equipe, a ideia de transformar esse modelo em um Dispositivo de Avaliação Automatizada de Doença Retinal (ARDA, na sigla em inglês) foi o principal motivo para o envolvimento no projeto.

Para isso, foi fundamental a participação de outro membro da equipe do Google, Lily Peng. Peng estudou medicina e, assim como o restante da equipe de oftalmologia, foi motivada pela perspectiva de gerar um impacto clínico real.

Percebi que tínhamos muitas ideias ótimas, muitas promessas", diz ela. "Mas por que algumas delas nunca chegam aos pacientes?

Lily Peng, Google

Peng acreditava que o ARDA poderia ser usado em ambientes clínicos. Mas, para isso, era necessário fazer avaliações e receber aprovação regulamentar. Com esse propósito, a equipe se concentrou em dois objetivos: conduzir um ensaio clínico para começar a testar o ARDA no mundo real e escrever um artigo sobre os resultados no Journal of American Medical Association (JAMA).

"Escolhemos o JAMA porque ele é uma publicação que trata sobre o exercício da medicina", diz Nelson. "Não queríamos apenas mostrar que somos capazes de fazer isso. Queríamos que os médicos vissem nosso trabalho."

Outra etapa importante para dar visibilidade ao dispositivo ARDA era apresentar o trabalho à Agência Reguladora de Alimentos e Medicamentos dos EUA (FDA, na sigla em inglês). Junto com Nelson, Peng fez uma excelente apresentação sobre as qualidades da IA. Ela foi uma grande defensora do projeto e uma intermediária fundamental entre as diferentes comunidades envolvidas no ARDA.

"Ela fala as duas línguas", diz Gulshan. "Por isso, ela conseguia conversar conosco e entender as complexidades técnicas do que estávamos fazendo, além de compreender o que os médicos diziam e saber o que é mais relevante em termos de impacto. Lily trouxe essas ideias e as transformou em algo que pode virar um projeto para aplicação clínica."

Um novo tipo de termômetro

Ninguém na equipe do Google tinha experiência na criação de um dispositivo médico. Por isso, a equipe procurou a Verily, uma empresa da Alphabet (proprietária do Google) na área da saúde, para entender os requisitos clínicos e regulatórios envolvidos na aprovação da tecnologia ARDA como dispositivo médico.

A Verily foi uma das nove empresas selecionadas para o novo programa piloto de pré-certificação da FDA, entre centenas de candidatas, e está usando toda a experiência da empresa para conduzir ensaios clínicos do ARDA na Índia. Assim como Gulshan, que se mudou de volta para a Índia a fim de ajudar os médicos e enfermeiros a usar o dispositivo.

Oftalmologista procurando lesões no exame dos olhos de um paciente.

Uma análise mais atenta

Depois de passar por um optometrista, cada paciente do Sankara Nethralaya é examinado por um oftalmologista. Quando são detectadas possíveis lesões nos olhos, o paciente é encaminhado para um exame da retina.

"É importante receber aprovação regulamentar", diz Peng, "porém, é mais importante que os médicos que trabalham conosco confiem no que estão fazendo e se sintam à vontade ao usar o software. Por isso, não é só uma questão de segurança e eficácia. É preciso saber se o projeto será útil ou não para eles".

Em um ensaio clínico recente, o ARDA foi usado para classificar as imagens de 3 mil pacientes diabéticos em dois hospitais na Índia. As classificações foram comparadas com avaliações de médicos, o que confirmou o artigo de 2016 publicado no JAMA: o modelo apresentou desempenho semelhante à avaliação de pacientes feita por profissionais de saúde.

Dr. Rajiv Raman analisando a imagem da retina de um paciente com sinais de retinopatia diabética.

Dr. Rajiv Raman analisando a imagem da retina de um paciente com sinais de retinopatia diabética.

Chennai, Índia

Para o Dr. Cuadros, o principal benefício do ARDA está nos números. Ele observa que a porcentagem de pessoas com retinopatia diabética nos Estados Unidos está diminuindo, o que indica que o tratamento preventivo é eficaz. No entanto, com o aumento da incidência de diabetes, o número total de pacientes com retinopatia diabética permanece o mesmo. Ou seja, mais pessoas precisam fazer a avaliação, enquanto a demanda pelo tratamento continua estável.

Os oftalmologistas já sentem essa pressão.

Eu deveria examinar 3 mil pacientes por dia, o que é impossível", diz o Dr. Raman. "Então, com certeza, preciso de ajuda. O ARDA é meu ajudante.

Dr. Rajiv Raman, oftalmologista

Nessas condições, a inclusão de conhecimentos no campo de cuidados de saúde primários é um grande benefício. "O uso do ARDA em clínicas médicas de cuidados primários seria um grande diferencial, porque mais pacientes seriam avaliados", diz o Dr. Kim. "Dessa forma, o oftalmologista poderia se concentrar no tratamento apenas das pessoas com retinopatia".

Não sabia que o diabetes poderia causar cegueira. Eu usava a bicicleta para me locomover. Até que, um dia, a visão do meu olho esquerdo ficou embaçada. Depois de oito meses, perdi completamente a visão desse olho.

Elumalai, paciente

O ideal do Dr. Raman é que o dispositivo usado para essa avaliação seja tão comum como um termômetro ou um glicosímetro, a ferramenta de diagnóstico que os diabéticos já usam para monitorar o nível de açúcar no sangue. "Meu trabalho não é diagnosticar a retinopatia diabética", diz ele. "Meu trabalho é aplicar laser, administrar injeções e fazer cirurgias para ajudar as pessoas a reduzir a cegueira".

Mesmo assim, seja qual for o vetor do diagnóstico, todos concordam que a conscientização é fundamental para a saúde. Aliás, o diagnóstico da retinopatia diabética pode gerar melhores resultados em termos gerais. "Se a doença da retina for detectada em um estágio inicial, antes da necessidade de tratamento", o paciente ainda terá a oportunidade de saber que o diabetes está começando a afetar o corpo dele." diz Cuadros. Esperamos que isso possa motivá-lo a controlar melhor os níveis de açúcar no sangue."

Mythili, paciente

Mythili é paciente do Dr. Rajiv Raman. Ela é diabética há 19 anos e descobriu que tinha retinopatia diabética há 5. Ela estava bem informada de que o diabetes pode causar problemas de visão e fazia exames de rotina nos olhos.

Um avanço nos diagnósticos

Outros estudos estão em andamento, incluindo ensaios clínicos na Índia. As primeiras avaliações serão feitas nesse nível. As equipes do Google e da Verily estão otimistas sobre as possibilidades criadas pela tecnologia, que vão além da retinopatia diabética. "Desde a publicação do artigo no JAMA, já avançamos ainda mais," diz Nelson. "Recentemente, publicamos um artigo na Nature Biomedical Engineering mostrando que, a partir de uma imagem da retina, podemos prever não apenas vários fatores de risco para a saúde cardiovascular, mas também o risco de um evento cardiovascular significativo".

Um dia, diagnosticar doenças graves será tão simples quanto medir a temperatura ou verificar a pressão arterial. No curto prazo, milhões de diabéticos poderão cuidar da visão graças a um algoritmo de IA que ajuda os médicos a identificar rapidamente a retinopatia diabética.

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