Inteligência artificial para ajudar os médicos a evitar a cegueira em diabéticos.
O cientista de pesquisa do Google, Varun Gulshan, estava procurando um projeto que atendesse a alguns critérios.
O projeto utilizaria o fundo de Gulshan para desenvolver algoritmos de inteligência artificial (IA) e estimular seu interesse por ciência e medicina. E, idealmente, o projeto ajudaria as pessoas no país natal de Gulshan, na Índia.
Ele enviou um e-mail para Phil Nelson, diretor do Google Accelerated Science (GAS) , perguntando se havia um projeto desse tipo em andamento.
Algumas semanas depois, o Gulshan estava abrindo uma unidade digital contendo centenas de digitalizações anônimas de retina de um hospital na Índia. Nelson achou que tinha um projeto para Gulshan, mas primeiro precisava saber: um modelo de inteligência artificial poderia aprender a identificar quais dessas imagens mostravam sinais de uma causa específica de cegueira, uma doença chamada retinopatia diabética?
“Isso foi como uma partida perfeita de conjunto de habilidades para mim”, diz Gulshan, cujo fundo estava trabalhando com AI para reconhecer gestos de mão. “Quando eu olhei para essas imagens, eu poderia dizer que, tudo bem, a aprendizagem profunda está funcionando bem”, diz ele. “Nós realmente poderíamos usá-lo nesses problemas.”
Uma crescente preocupação
Com 70 milhões de pessoas com diabetes, a Índia tem um problema crescente com a retinopatia diabética. A doença cria lesões na parte de trás da retina que podem levar à cegueira total, e 18% dos indianos diabéticos já têm a doença. Com 415 milhões de diabéticos em risco de cegueira em todo o mundo (os Estados Unidos, a China e a Índia têm mais casos), a doença é uma preocupação global.
Mas a boa notícia é que a perda permanente da visão não é inevitável. Para aqueles que são diagnosticados cedo o suficiente, medicamentos, terapias, exercícios e uma dieta saudável são tratamentos altamente eficazes para evitar mais danos.
Os desafios
A consciência é um grande problema com a retinopatia diabética. Muitos pacientes diabéticos assumem que os primeiros sinais da doença são simplesmente problemas menores de visão, de acordo com o Dr. Rajiv Raman, um cirurgião de retina do Hospital de Olhos Sankara Nethralaya, em Chennai, na Índia. Sem palavra em hindi para “retina”, apenas falar sobre a doença é um desafio. “Para as cataratas, temos uma palavra: para o glaucoma, temos uma palavra em hindi e também em tâmil, mas a retinopatia diabética é – não há palavra translacional”, diz Raman.
Dr. Rajiv Raman, Cirurgião de Retina em Sankara Nethralaya
Chennai, Índia
Mas, enquanto um oftalmologista pode explicar a doença e como os exames regulares monitoram seu progresso, a verdadeira dificuldade é fazer com que os pacientes em risco realizem um exame de retina em primeiro lugar. Para as comunidades rurais em todo o mundo, a prevalência de retinopatia diabética em estágio avançado tem mais a ver com infraestrutura do que com medicina. A jornada de casa até o especialista mais próximo pode ser longa, e manter vários compromissos é muitas vezes muito difícil.
“Muitos dos pacientes rurais têm um estágio avançado de retinopatia diabética, mas eles não sabem que são diabéticos”
Muitas vezes é impossível para os pacientes em situação de pobreza com os dependentes também cuidarem de si mesmos. Em vez disso, eles continuarão até que os efeitos da retinopatia diabética se tornem ruins demais para serem ignorados, o que geralmente é tarde demais. “Muitos dos pacientes rurais têm um estágio avançado de retinopatia diabética, mas eles não sabem que são diabéticos”, diz Sheila John, chefe de tele-oftalmologia da Sankara Nethralaya. “Eles estão perdendo a visão. Em alguns casos, eles perderam a visão em um olho, e o outro olho nós temos que salvar.
Pacientes esperando do lado de fora do Hospital de Olhos Sankara Nethralaya
Chennai, Índia
Montando a equipe
O maior desafio no diagnóstico da retinopatia diabética, no entanto, é o grande número de casos. Somente a Índia tem 70 milhões de diabéticos que precisam ser rastreados, e não há médicos treinados o suficiente para revisar seus exames de retina.
Precisamos examinar [pacientes] no início, quando a visão deles ainda é boa
Mas simplesmente não é viável que especialistas abram práticas em áreas rurais onde apenas alguns pacientes podem residir, segundo o Dr. R. Kim, diretor médico do Aravind Eye Hospital em Madurai, na Índia. “Precisamos analisá-los desde o início, quando a visão deles ainda é boa. Então, como fazemos isso? ”, Pergunta Kim. “Porque não é humanamente possível rastrear esses 70 milhões.”
Naama Hammel
Oftalmologista, equipe do Google Brain
Se a inteligência artificial do Google pudesse ajudar a tornar o diagnóstico de retinopatia diabética mais fácil interpretando com precisão os exames de retina, talvez a visão de milhões pudesse ser salva.
A parte complicada era criar um conjunto de dados para aprender com o modelo de IA – uma tarefa que envolvia marcar e rotular todas as varreduras uma por uma para diferentes graus de gravidade. Resolver esse problema acabaria por exigir uma grande equipe de oftalmologistas cuja pontuação dos exames informaria o modelo de IA.
Mas a equipe precisaria de mais dados de qualidade se fosse ensinar às nuances do modelo de IA a leitura real de um exame de retina.
Ensinando o Modelo
No início, a equipe foi auxiliada por oftalmologistas em Aravind e Sankara Nethralaya para rotular as imagens da retina. Após alguns meses, o modelo foi treinado para identificar os principais marcadores da retinopatia diabética, como danos no tecido nervoso, inchaço e hemorragia. E com um conjunto de dados maior, Gulshan tinha certeza de que eles poderiam tornar o modelo ainda mais preciso.
Digite o Dr. Jorge Cuadros, chefe do Sistema de Comunicação de Arquivo de Imagens Oculares ( EyePACS ), uma rede de telemedicina que conecta pacientes em áreas rurais dos Estados Unidos a oftalmologistas para exames de retinopatia diabética. Mas os pacientes atendidos pelo EyePACS ainda têm que esperar semanas por um exame graduado, e o Dr. Cuadros ficou feliz em ajudar em qualquer esforço para um diagnóstico mais rápido.
Os dados que o EyePACS compartilhava compreendiam uma ampla gama de pacientes e eram cem vezes mais do que a equipe de IA havia reunido até aquele momento. Isso significava uma enorme carga de trabalho de rotulagem, porque cada imagem tinha que ser classificada várias vezes para compensar os preconceitos de diferentes alunos. “O modelo aprende … quais são as coisas que sempre fizeram consistentemente”, diz Dale Webster, engenheiro de software do Google. “Isso tende a resultar em algo menos tendencioso e um pouco mais robusto.”
Até o momento, cerca de 100 oftalmologistas renderam mais de um milhão de notas para o modelo de IA.
Como funciona o AI
Como funciona o modelo de IA (1/4)
Mais de 50 oftalmologistas revisaram manualmente mais de 1 milhão de exames de retina anônimos, classificando cada um para o nível de retinopatia diabética presente.
Como funciona o modelo de IA (2/4)
Cada exame é revisado várias vezes e é classificado manualmente em uma escala de 1 (sem sinais de retinopatia diabética presente) a 5 (sinais extremos presentes).
Como funciona o modelo de IA (3/4)
As imagens graduadas são então alimentadas em um algoritmo de reconhecimento de imagem. Ao alimentar o algoritmo milhares de imagens graduadas, ele pode começar a entender sinais de retinopatia diabética como um oftalmologista faria.
Como funciona o modelo de IA (4/4)
Uma vez que o algoritmo tenha sido treinado, ele pode ser usado para alimentar um aplicativo chamado Automated Retinal Disease Assessment (ARDA). O ARDA permite que um usuário faça o upload de um exame de retina para análise instantânea da retinopatia diabética.
Do modelo ao dispositivo
Para todos os membros da equipe, a idéia de que eles poderiam transformar esse modelo em um dispositivo de Automated Retinal Disease Assessment (ARDA) real foi a principal razão para o seu envolvimento.
A chave para isso foi outro membro da equipe do Google, Lily Peng. Treinado como médico, Peng, como o resto da equipe de Oftalmologia, é impulsionado pela perspectiva de criar um impacto clínico real.
Eu vi que tínhamos muitas grandes ideias – muitas promessas, certo? ”, Ela pergunta. “Mas por que alguns desses nunca chegam ao lado da cama?
Lily Peng, Google
Peng tinha uma visão de que o ARDA poderia ser usado em um ambiente clínico – mas chegar a esse ponto exigia testes e aprovação regulamentar. Para fazer isso, a equipe se concentrou em dois objetivos: realizar um ensaio clínico para começar a testar o ARDA no mundo real e escrever um artigo sobre os resultados do Journal of American Medical Association (JAMA).
“Queríamos ir ao JAMA porque o JAMA é sobre a prática da medicina”, diz Nelson. “Nós não queríamos apenas mostrar que poderíamos fazer isso. Queríamos entrar no mapa com os médicos.
Outra parte de obter o dispositivo ARDA no mapa foi apresentar seu trabalho para a Food and Drug Administration (FDA). Com Nelson ao seu lado, Peng deu uma “performance virtuosa” nas virtudes da IA. Peng foi um defensor e tradutor fundamental entre as diferentes comunidades envolvidas para dar vida ao ARDA.
“Ela fala todas as línguas”, diz Gulshan, “para que ela pudesse conversar conosco e entender as complexidades técnicas do que estávamos fazendo, e também o que os médicos estavam falando e o que é relevante em termos de impacto. Lily trouxe isso e transformou em … algo que agora podemos pensar em colocar em uma clínica.
Um novo tipo de termômetro
Ninguém na equipe do Google tinha experiência alguma na criação de um dispositivo médico, então a equipe procurou a Verily, uma empresa do setor de saúde (a Alphabet também é proprietária do Google), para lidar com as exigências clínicas e regulamentares da aprovação da tecnologia ARDA. Aparelho médico.
Aceita no recém-anunciado programa piloto de pré-certificação do FDA – uma das nove empresas selecionadas entre centenas que se candidataram a participar – a Verily está usando seus conhecimentos para ajudar a conduzir a ARDA por meio de testes clínicos na Índia. E assim é Gulshan, que se mudou de volta para a Índia para ajudar médicos e enfermeiros a usar o dispositivo.
Um olhar mais atento
Depois de ser visto por um optometrista, cada paciente de Sankara Nethralaya é examinado por um oftalmologista. Se o oftalmologista detectar danos potenciais nos olhos, o paciente será submetido a um exame de retina.
“Obter aprovação regulamentar é importante”, diz Peng, “mas o mais importante é que os médicos que trabalham conosco se sentem confiantes sobre o que estão fazendo e se sentem bem em usar o software. E não se trata apenas de segurança e eficácia; é se isso vai ou não ser útil para eles ”.
Em um ensaio clínico recente, o ARDA foi usado para classificar as imagens de 3.000 pacientes diabéticos em dois hospitais na Índia. Essas notas foram comparadas com as avaliações dos médicos, o que confirmou o estudo de 2016 relatado no JAMA: O modelo apresentava desempenho semelhante ao de seus pacientes de triagem de profissionais de saúde existentes.
Dr. Rajiv Raman revê a imagem da retina de um paciente de sinais de retinopatia diabética.
Chennai, Índia
Para o Dr. Cuadros, o principal benefício do ARDA é a matemática simples. Ele observa que a porcentagem de pessoas com retinopatia diabética nos Estados Unidos está diminuindo, indicando que o tratamento preventivo está funcionando. Mas como a taxa de diabetes está aumentando, o número total de pacientes com retinopatia diabética permanece o mesmo. O número de pessoas que precisam de triagem está em ascensão, enquanto a demanda por experiência em tratamento permanece a mesma.
E os oftalmologistas sentem o aperto.
Todos os dias devo examinar 3.000 pacientes, o que é impossível ”, diz o Dr. Raman. “Então você definitivamente precisa de uma mão amiga. E ARDA é minha mão amiga.
Dr. Rajiv Raman, Oftalmologista
Em tais condições, a inserção de conhecimentos na atenção primária é um grande benefício. “Se ARDA poderia ser usado no escritório do médico da atenção primária, isso faria uma grande diferença, porque você estará rastreando mais pacientes”, diz o Dr. Kim. “Então, o oftalmologista … pode se concentrar em tratar apenas aqueles com retinopatia.”
Na verdade, Raman imagina um dispositivo que é tão comum quanto um termômetro ou mesmo um glicosímetro, uma ferramenta de diagnóstico que os diabéticos já usam para monitorar o açúcar no sangue. “Meu trabalho não é rastrear a retinopatia diabética”, diz ele. “Meu trabalho é fazer laser, fazer injeções, dar – para realmente fazer cirurgias e ajudá-las a aliviar a cegueira.”
Mas não importa o vetor do diagnóstico, todos concordam que a consciência é a chave para a saúde. De fato, obter um diagnóstico de retinopatia diabética pode levar a melhores resultados gerais. “Se você detectar a doença da retina em um estágio inicial, quando não precisar de tratamento”, diz Cuadros, “ainda é uma oportunidade para o paciente entender que o diabetes está começando a afetar seu corpo”. Espero que isso os motive a controlar melhor o açúcar no sangue. ”
Um avanço de diagnóstico
Mais estudos estão em andamento, incluindo ensaios clínicos em andamento na Índia – as primeiras triagens serão realizadas nesse nível. E as equipes do Google e da Verily estão otimistas sobre as possibilidades até mesmo além da retinopatia diabética. “Desde [o artigo da JAMA], 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 pode ser tão fácil quanto medir a temperatura ou verificar a pressão arterial. Mas no curto prazo, milhões de diabéticos podem manter sua visão graças a um algoritmo de IA que ajuda os médicos a identificar rapidamente a retinopatia diabética.