IA está remodelando os cuidados preventivos com os olhos e protegendo a visão

Os olhos, um órgão sensorial fundamental, desempenham um papel importante em todas as fases de nossas vidas.

Eles enviam informações ao cérebro sobre o mundo externo. Sem visão, teríamos dificuldade em realizar tarefas diárias como ler, aprender, caminhar e interagir com o nosso ambiente.

Boa visão é essencial para desfrutar da independência e, claro, das alegrias da vida.

No entanto, mais de 2,2 bilhões de pessoas não conseguem fazer isso devido a uma deficiência visual, que ocorre por causa de uma condição ocular que afeta o sistema visual e suas funções. 

Catarata, glaucoma, erros refrativos, retinopatia diabética, degeneração macular relacionada à idade (DMRI) e presbiopia são algumas das principais causas de deficiência visual.

Visão deficiente tem graves consequências para a vida de uma pessoa, muitas das quais podem ser mitigadas por meio de acesso oportuno a cuidados oftalmológicos de qualidade. Além de seu impacto nos indivíduos, a deficiência visual também representa um ônus financeiro significativo, com o custo global anual de produtividade perdida estimado em US$ 411 bilhões.

Como resultado, as condições oculares que podem causar deficiência visual e cegueira são o foco principal das estratégias de cuidados oftalmológicos.

IA em Oftalmologia

Como a deficiência visual reduz a qualidade de vida das pessoas e cria um considerável ônus econômico global, médicos, cientistas e pesquisadores estão recorrendo à inteligência artificial (IA) para transformar os cuidados oftalmológicos.

A tecnologia em rápida evolução tem melhorado a eficiência empresarial e a análise de dados em finanças, manufatura, varejo, mídia e saúde.

Na área da saúde e da medicina, a influência da IA aumentou drasticamente nos últimos anos. 

IA para Detecção Precoce: DR, Glaucoma e DMRI

Na oftalmologia, especificamente, a IA está permitindo a detecção precoce de doenças como glaucoma, retinopatia diabética e DMRI por meio da análise de imagens de retina e dados dos pacientes. Aqui, as ferramentas de IA possibilitam intervenções personalizadas e diagnóstico e triagem automatizados. 

A tecnologia também fornece assistência cirúrgica, ajudando a selecionar candidatos, otimizar técnicas, minimizar complicações e prever resultados pós‑operatórios.

A IA, segundo especialistas, desempenhará um papel crescente na prática clínica e cirúrgica no futuro da cirurgia do segmento anterior, que se concentra nas estruturas frontais do olho para tratar lesões e condições como catarata e doenças da córnea.

Já, a tecnologia está sendo usada aqui para triagem e diagnóstico de catarata, classificação de fases cirúrgicas e previsão do tempo cirúrgico para otimizar o fluxo de trabalho da sala de operação. Além disso, a IA está sendo aplicada ao cálculo ótimo da potência da LIO (lente intraocular), que se refere à força refrativa da lente sintética implantada durante a cirurgia de catarata para substituir a lente natural.

Há, afinal, muita literatura, bem como dados de imagem coletados ao longo dos anos como prática rotineira.

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Como os LLMs se Comportam em Comparação com Oftalmologistas

Um estudo realmente descobriu que IA está superando a capacidade de médicos não especialistas¹ para avaliar problemas oculares.

Conduzido pela Universidade de Cambridge, o estudo relatou que o conhecimento clínico e as habilidades de raciocínio do popular modelo de linguagem grande (LLM), GPT-4, estão agora se aproximando do nível de oftalmologistas especialistas.

O GPT-4 foi testado contra oftalmologistas especialistas, médicos juniores não especializados e residentes, com cada um recebendo até 87 cenários referentes a problemas oculares específicos. As questões cobriam uma ampla gama de problemas oculares, retiradas de um livro‑texto usado para testar residentes, mas que não está livremente disponível na internet, o que torna improvável que os conjuntos de dados de treinamento do GPT-4 incluíssem esse conteúdo.

Os médicos tiveram de escolher um diagnóstico ou conselho de tratamento entre quatro opções. Segundo o estudo, o modelo de IA obteve pontuação superior à dos médicos juniores no teste e teve pontuações semelhantes às dos residentes e especialistas, embora os médicos de melhor desempenho tenham superado o GPT-4. 

Os LLMs não substituirão os profissionais de saúde, porém, disseram os pesquisadores, mas observaram que podem melhorar a assistência médica ao fornecer diagnóstico, aconselhamento e sugestões de manejo em certos contextos.

Do Laboratório à Clínica: Resultados de Triagem no Mundo Real

Um estudo recente avaliou a implementação da IA na detecção de glaucoma² em ambientes reais.

Para isso, eles desenvolveram um sistema automatizado de fotografia retinal e triagem baseado em IA para avaliar sua aceitabilidade, viabilidade e precisão. O estudo recrutou pessoas com 50 anos ou mais, cujas imagens retinais foram capturadas com uma câmera de fundo de olho automatizada e analisadas pela IA. 

O sistema de IA alcançou um AUROC de 0,80, o que demonstra a forte capacidade da tecnologia de distinguir entre condições. A sensibilidade foi de 65%, representando casos reais corretamente identificados pela IA, enquanto a especificidade foi de 94,6%, refletindo a classificação precisa de indivíduos saudáveis. Entre 161 pacientes previamente não diagnosticados, 18 (11,2%) foram identificados como glaucoma referível. O estudo afirmou:

“Apesar dos desafios, como menor sensibilidade e limitações na aquisição de imagens, o sistema mostra potencial para triagem oportunista em ambientes de atenção primária.” 

Uma revisão³ pelo Departamento de Oftalmologia da Capital Medical University, China, explorou simultaneamente as aplicações e desafios da IA na miopia. 

Atualmente, essa condição afeta mais de dois bilhões de pessoas globalmente, e até 2050, quase metade da população mundial deverá ser afetada por ela. Quando não corrigida, a miopia pode prejudicar a visão, interromper a educação e afetar oportunidades de emprego, enquanto a miopia alta pode causar perda permanente da visão. Portanto, o diagnóstico precoce é importante para gerir sua progressão e prevenir danos visuais de longo prazo.

Aqui, a IA pode oferecer uma ferramenta promissora ao analisar dados médicos complexos.

Para detectar miopia, modelos de IA podem ser treinados com grandes quantidades de fotos de fundo de olho e imagens OCT e, então, ensinados a identificar alterações na retina associadas à miopia. A IA também pode ser treinada para detectar mudanças comportamentais associadas ao início da miopia. Até mesmo equipamentos de auto‑monitoramento como o SVOne podem usar IA para detectar erros refrativos nos olhos. Para descobrir fatores de risco, técnicas como regressão logística, máquina de vetores de suporte e XGBoost podem ser utilizadas.

Embora a IA possa ajudar a prática clínica e a formulação de políticas de controle da miopia, ela não está isenta de desafios.

“Ao construir conjuntos de dados de alta qualidade, melhorar a capacidade do modelo de processar dados de imagem multimodais e aprimorar a capacidade de interação humano‑computador, os modelos de IA podem ser ainda mais aprimorados para aplicação clínica generalizada.”

– Dr. Jifeng Yu

Abordando a Disparidade

Embora os problemas visuais sejam generalizados, a deficiência é mais prevalente em países de baixa e média renda (PBMR) em comparação com regiões de alta renda. Ao permitir que mais pessoas sejam triadas, a IA pode ajudar a reduzir a lacuna em regiões com acesso limitado a cuidados oftalmológicos especializados.

Para isso, a gigante tecnológica Google criou um modelo de IA chamado ARDA (Avaliação Automatizada de Doenças Retinais) e, recentemente, licenciou o modelo de IA para detecção de retinopatia diabética para empresas de tecnologia de saúde na Tailândia e na Índia.

“Eles irão estabelecer seus próprios modelos de negócios, mas, paralelamente, também oferecerão triagens a pessoas que mais precisam, mas não podem pagar. A cegueira causada pela retinopatia diabética é completamente evitável, e o fato de não termos conseguido fazer triagens eficazes em alguns desses locais não deve ser perdoado.”

– Sunny Virmani, project manager at Google Health

A diabetes, que está se tornando mais comum nos PBMR, pode impactar gravemente a visão ao causar visão embaçada, edema macular diabético, glaucoma e retinopatia diabética. Esta última resulta do excesso de açúcar no sangue danificando os vasos sanguíneos, levando ao vazamento de fluido para o olho.

A retinopatia diabética pode causar alterações na visão e, eventualmente, a pessoa pode ficar cega. No entanto, o diagnóstico precoce e o tratamento reduzem o risco em até 98%. Mas apenas um pequeno número de pessoas com diabetes é triado.

Então, há mais de uma década, Dale Webster, diretor de pesquisa da Google Health, juntamente com seus colegas, começaram a testar a capacidade da IA de diagnosticar doenças a partir de imagens médicas. 

Isso resultou no ARDA, que pode diagnosticar a doença tão efetivamente quanto um oftalmologista.

Para o modelo de IA, a equipe do Google triou 7.651 pessoas em três regiões da Tailândia entre 2018 e 2020, com o ARDA alcançando uma precisão de 94,7%, demonstrando “que essas ferramentas são seguras e eficazes.”

Clique aqui para uma lista das dez principais ações de especialistas em doenças raras.

Avanço da IA no Gerenciamento do Ceratocone

Em meio a todo esse progresso, pesquisadores desenvolveram agora uma IA que pode prever com sucesso quais pacientes com ceratocone têm probabilidade de ficar cegos, exigindo tratamento e monitoramento precoces, anos antes que os médicos possam. Ao fazer isso, a tecnologia pode reduzir procedimentos desnecessários e prevenir a perda de visão.

O ceratocone é uma condição ocular progressiva sem causa conhecida.

Nessa condição, a córnea se contorce. É a camada clara em forma de cúpula que cobre a íris e a pupila, permitindo a entrada de luz e ajudando a focá‑la para uma visão nítida.

Portanto, quando a córnea se afinha e se projeta em forma de cone, isso é chamado de ceratocone. A mudança na forma da córnea desfoca os raios de luz, causando visão distorcida. Outros sintomas incluem brilho, sensibilidade à luz e visão embaçada. Isso torna tarefas diárias como dirigir ou ler difíceis.

Esta doença costuma se desenvolver no final da adolescência ou no início dos 20 anos e progride ao longo do tempo.

Embora a causa exata da doença seja desconhecida, pode ser genética, com 1 em cada 10 pessoas com ceratocone tendo um pai que também a possui. O ceratocone também está relacionado ao atrito excessivo dos olhos, alergias oculares, afinamento corneano devido à perda de colágeno e distúrbios do tecido conjuntivo.

Tipicamente afetando ambos os olhos, a doença pode realmente levar a visões e sintomas muito diferentes entre os dois olhos.

Os sintomas do ceratocone pioram lentamente ao longo de dez a vinte anos. No estágio inicial, os sintomas podem incluir vermelhidão ou inchaço ocular, aumento da sensibilidade à luz e ao brilho, leve embaçamento da visão e visão ligeiramente distorcida. Nos estágios posteriores, os sintomas frequentemente incluem aumento da miopia ou astigmatismo e visão mais embaçada e distorcida.

Durante os estágios iniciais, os problemas de visão podem frequentemente ser corrigidos com óculos ou lentes de contato, mas nos estágios posteriores, podem ser necessárias lentes de contato rígidas permeáveis a gás.

Mas se não for tratado a tempo e a condição se tornar mais grave, transplantes de córnea, Intacs (pequenos implantes corneanos) e cross‑linking corneano (CXL) podem ser necessários. Agora, para diagnosticar o ceratocone, os médicos monitoram os pacientes ao longo do tempo.

Durante os exames oftalmológicos de rotina, um oftalmologista examinará a córnea e pode usar imagens especializadas para medir a curvatura, o que revelará quaisquer alterações em sua forma.

“O ceratocone é uma condição manejável, mas saber quem tratar, quando e como administrar o tratamento é desafiador. Infelizmente, esse problema pode levar a atrasos, com muitos pacientes experimentando perda de visão e necessitando de cirurgia invasiva de implante ou transplante.”

– Dr. José Luis Güell, ESCRS Trustee and Head of the Cornea, Cataract and Refractive Surgery Department at the Instituto de Microcirugía Ocular, Spain

Mas os pesquisadores agora alcançaram um avanço que pode remodelar os cuidados oftalmológicos ao permitir que a IA preveja quais pacientes com ceratocone precisam de tratamento corneano urgente antes que danos irreversíveis ocorram, potencialmente salvando a visão e reduzindo transplantes.

O estudo foi recentemente apresentado no 43º Congresso da Sociedade Europeia de Catarata e Cirurgia Refrativa (ESCRS).

Salvando a Visão Humana & Recursos de Saúde

Conduzido pelo Dr. Shafi Balal e colegas no Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust e na University College London (UCL), o estudo usou IA para analisar imagens dos olhos dos pacientes e combiná‑las com outros dados para prever quais pacientes com ceratocone necessitavam de tratamento imediato e quais poderiam continuar sob monitoramento.

“O ceratocone causa deficiência visual em pacientes jovens em idade ativa, e é a razão mais comum para transplante de córnea no mundo ocidental.”

– Dr. Balal

Com apenas um único tratamento chamado ‘cross‑linking’, a progressão da doença pode ser interrompida. A terapia envolve o uso de luz ultravioleta e gotas de vitamina B2 (riboflavina) para endurecer a córnea.

No entanto, o tratamento de cross‑linking precisa ser realizado antes que a cicatrização se torne permanente, o que elimina a necessidade de transplante de córnea. Ele tem sucesso em mais de 95% dos casos. Segundo o Dr. Balal:

“Entretanto, os médicos atualmente não podem prever quais pacientes irão progredir e requerer tratamento, e quais permanecerão estáveis apenas com monitoramento. Isso significa que os pacientes precisam de monitoramento frequente ao longo de muitos anos, com o cross‑linking tipicamente realizado após a progressão já ter ocorrido.” 

Portanto, a IA pode diagnosticar o ceratocone a tempo.

Para a IA, o estudo utilizou um grupo de pacientes encaminhados ao Moorfields Eye Hospital para avaliação e monitoramento de ceratocone, incluindo a varredura frontal do olho com OCT para examinar sua forma.

A tomografia de coerência óptica (OCT) é um método de imagem não invasivo que usa ondas de luz para obter imagens seccionais de alta resolução da retina. A técnica é amplamente usada em oftalmologia para diagnosticar condições como degeneração macular, glaucoma e retinopatia diabética.  

Os pesquisadores estudaram 36.673 imagens OCT de 6.684 pacientes usando IA. Eles descobriram que seu modelo de IA pode prever com precisão se a condição de um paciente permanecerá estável ou se deteriorará, baseando‑se apenas na primeira visita do paciente.

Isso significa que, a partir da consulta de rotina inicial, a IA pode ajudar os médicos a prever quais pacientes provavelmente experimentarão progressão, permitindo tratamento precoce antes que a progressão e alterações secundárias ocorram.

Usando o modelo de IA, os pesquisadores dividiram os pacientes em dois grupos. Um grupo era de baixo risco, compreendendo dois terços dos pacientes que não necessitavam de tratamento. O outro era o grupo de alto risco, com um terço dos pacientes que precisavam de tratamento imediato de cross‑linking.

Ao incluir os dados da segunda visita ao hospital, o modelo de IA pôde classificar até 90% dos pacientes.

Isso torna o estudo o primeiro de seu tipo a alcançar um nível tão alto de precisão na previsão do risco de progressão do ceratocone usando uma combinação de exames e dados do paciente, disse o Dr. Balal. Ele acrescentou:

“Nossa pesquisa mostra que podemos usar IA para prever quais pacientes precisam de tratamento e quais podem continuar com monitoramento.” 

O estudo, observou o Dr. Balal, envolveu um grande grupo de pacientes monitorados por dois anos ou mais. Os resultados sugerem que pacientes com ceratocone de alto risco poderiam receber tratamento preventivo antes que a condição progredisse, ajudando a prevenir a perda de visão e a reduzir a necessidade de cirurgia de transplante de córnea complicada e seu fardo de recuperação.

Enquanto isso, pacientes de baixo risco podem evitar monitoramento desnecessário, o que economizará recursos de saúde. 

“A classificação eficaz dos pacientes pelo algoritmo permitirá que especialistas sejam redirecionados para áreas com maior necessidade.”

– Dr. Balal

Os pesquisadores estão atualmente trabalhando no desenvolvimento de um algoritmo de IA ainda mais poderoso, que será treinado com milhões de exames oculares. O algoritmo pode ser adaptado para tarefas específicas, como prever a progressão do ceratocone, bem como detectar doenças oculares hereditárias e infecções oculares.

Se o algoritmo de IA “demonstrar consistentemente sua eficácia, essa tecnologia evitará, em última análise, a perda de visão e estratégias de manejo mais difíceis em pacientes jovens em idade ativa,” disse o Dr. Güell, que não participou da pesquisa.

O algoritmo passará agora por testes de segurança adicionais antes de ser implantado no ambiente clínico.

Investindo em Cuidados Oftalmológicos impulsionados por IA

Alcon AG (ALC.SW ) (ALC ) é uma empresa suíça de cuidados oftalmológicos que pesquisa, fabrica e vende uma variedade de produtos oftalmológicos através das divisões Surgical e Vision Care para condições como catarata, glaucoma, doenças retinais e erros refrativos.

Alcon AG (ALC )

Com uma capitalização de mercado de US$ 39,6 bilhões, as ações da ALC estão atualmente cotadas a US$ 77,78, queda de 8,81% no ano e cerca de 23% em relação ao seu pico acima de US$ 100 no final do ano passado. Com isso, possui um EPS (TTM) de 2,25 e um P/E (TTM) de 34,41, enquanto o rendimento de dividendos oferecido é de 0,43%.

Para o 2T 2025, a Alcon reportou um aumento de 4% nas vendas, totalizando US$ 2,6 bilhões. O EPS diluído do trimestre foi US$ 0,35.

A empresa gerou US$ 889 milhões em caixa proveniente das operações durante este período, enquanto US$ 681 milhões em fluxo de caixa livre foram registrados no primeiro semestre de 2025. A Alcon devolveu US$ 287 milhões aos acionistas.

Observando “demanda inicial robusta” para novos produtos como Tryptyr, Systane Pro PF, Precision7, PanOptix Pro, Voyager e Unity VCS, o CEO David J. Endicott disse:

“Embora ainda seja cedo, esses lançamentos nos posicionam para acelerar o crescimento da receita, gerar caixa e proporcionar valor de longo prazo para nossos acionistas.”

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Últimas Notícias e Desenvolvimentos das Ações da Alcon AG (ALC)

Conclusão

Com dezenas de milhões de pessoas ao redor do mundo em risco de deficiência visual ou cegueira, a capacidade da IA de prever a progressão de doenças e orientar decisões de tratamento marca uma nova era de cuidados oftalmológicos preventivos. À medida que os algoritmos se tornam mais refinados, a IA tem o potencial de capacitar os clínicos a proteger a visão, reduzir os custos de saúde e melhorar a qualidade de vida.

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Referências:

<sup>1. Thirunavukarasu, A. J., Mahmood, S., Malem, A., Foster, W. P., Sanghera, R., Hassan, R., Zhou, S., Wong, S. W., Wong, Y. L., Chong, Y. J., Shakeel, A., Chang, Y.-H., Tan, B. K. J., Jain, N., Tan, T. F., Rauz, S., Ting, D. S. W., & Ting, D. S. J. (2024). Modelos de linguagem grande se aproximam do conhecimento clínico e raciocínio em nível de especialista em oftalmologia: Um estudo transversal comparativo. PLOS Digital Health, (Version of Record), published 17 abril de 2024. https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000341
2. Jan, C. L., Joseph, S., Vingrys, A. J., et al. (2025). Ensaio pragmático prospectivo de fotografia retinal automatizada e triagem de glaucoma com IA em cuidados primários australianos. npj Digital Medicine, 8, 386. (Version of Record), published 1 julho de 2025. Received 9 março de 2025; accepted 2 junho de 2025. https://doi.org/10.1038/s41746-025-01768-y
3. Liu, N., Li, L., & Yu, J. (2025). Aplicação da inteligência artificial na prevenção e controle da miopia. Pediatric Investigation, (Version of Record), published 18 março de 2025. https://doi.org/10.1002/ped4.70001</sup</sup>