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Computação no combate à cegueira

Publicado em 17 junho 2010

Por Fábio Reynol, da Agência Fapesp 

O diabetes mellitus é uma doença metabólica que atinge 10% dos brasileiros e inflige a cerca de 8% da população afetada alguma anomalia na visão. Entre elas está a retinopatia diabética, que é a terceira maior causa de cegueira nos países em desenvolvimento. Identificar os efeitos da doença sobre a visão antes que ocorra a cegueira é o objetivo de uma pesquisa apoiada pelo Instituto Microsoft Research-FAPESP de Pesquisas em TI.

O projeto Triagem automática de retinopatias diabéticas: tecnologia da informação contra a cegueira previsível é coordenado por Jacques Wainer, professor do Instituto de Computação da Universidade Estadual de Campinas IC-Unicamp. A retinopatia diabética afeta a visão porque provoca microaneurismas nos vasos sanguíneos que alimentam a retina. Geralmente, quando isso acontece, novos vasos são formados, só que eles são mais fracos e sujeitos a hemorragias que ocorrem no interior do olho e causam cegueira, explicou Wainer. Em geral, os sintomas só são percebidos pelo paciente quando a doença está em estágio avançado, o que aumenta a importância do diagnóstico precoce.

A solução da equipe de pesquisadores foi criar um sistema computacional que analisasse a distância imagens obtidas por escâneres de retina. O sistema detectaria anomalias na retina a fim de fazer a triagem desses pacientes de modo que fossem encaminhados a um especialista. Regiões que não contam com médicos poderiam triar esses casos se contassem com um escâner de retina e um técnico para operar o equipamento. O sistema identificaria casos suspeitos, que seriam encaminhados para um oftalmologista , afirmou Wainer.

No entanto, o projeto tem que superar um obstáculo importante: o sistema não pode apresentar resultados falso-negativos. Se o programa não conseguir detectar uma anomalia, o paciente não chegará a ser examinado pelo médico, o que poderá trazer sérias consequências , ressaltou. Resultados falso-positivos não chegam a causar problemas tão sérios, porém ocupam desnecessariamente o tempo de um especialista. Nosso objetivo é apresentar 0% de falso-negativos e o menor número possível de falso-positivos , disse o professor da Unicamp.

Sem espaço para erros

Para complicar, o diabetes pode provocar cerca de 30 diferentes anomalias na retina e todas teriam de ser consideradas pelo programa. Uma primeira solução é utilizar um modelo matemático para cada uma das disfunções, mas isso seria extremamente trabalhoso e demorado. Por essa razão, a equipe optou por uma solução mais abrangente, denominada de model free sem modelo específico . É como procurar uma imagem na internet: solicitamos itens específicos e o buscador mostra os resultados com aquelas características , explicou Wainer.

No caso, o programa desenvolvido seleciona pontos-chave da imagem da retina procurando por características anômalas, como cores, deformações e tamanhos que diferem de uma retina normal. O protótipo desenvolvido foi testado para que os pesquisadores pudessem verificar se ele conseguiria detectar todas as anomalias na retina provocadas por diabetes com a mesma acurácia dos métodos tradicionais. O teste foi realizado com 2.381 imagens selecionadas de um banco de 8.039 fotos que já haviam sido laudadas por 11 especialistas.

O sistema apresentou 95% de sensibilidade, significando que retornou apenas 5% de resultados falso-negativos. O sistema ainda está em desenvolvimento e mais dados estão sendo acrescentados. Ele deve ser testado em 2011 em unidades de saúde da Universidade Federal de São Paulo Unifesp , parceira do grupo da Unicamp no projeto. A Unifesp pretende utilizá-lo no Mutirão da Catarata e do Diabetes, campanha organizada a cada dois meses pelo Instituto da Visão, unidade do Departamento de Oftalmologia da instituição.