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TeleDIAC - Sistema de IA para Diagnóstico de Catarata do TeleOftalmo-RS

 

Telessaúde-RS e o programa Teleoftalmo

O núcleo TelessaúdeRS-UFRGS foi criado com o objetivo de estender o atendimento de pacientes do SUS pelo uso de técnicas de telemedicina. Em 2015 surgiu o Teleoftalmo: Olhar Gaúcho, um projeto de telediagnóstico que busca otimizar o acesso da população ao tratamento oftalmológico e qualificar a lista de espera. O projeto é uma parceria do TelessaúdeRS-UFRGS, da Secretaria Estadual da Saúde, da Associação Hospitalar Moinhos de Vento e do Ministério da Saúde. Atualmente o programa efetua a avaliação de exames oftalmológicos de cerca de 1.000 pacientes do SUS a cada mês em oito unidades remotas no Rio Grande do Sul. A avaliação é feita na unidade mais próxima do paciente através de um sistema de videocolaboração desenvolvido internamente por profissionais do Instituto de Informática da UFRGS, que permite interação em tempo real entre paciente, com apoio presencial da equipe de enfermagem e um dos oftalmologistas do TelessaúdeRS (Figura 1). Maiores informações podem ser obtidas no vídeo institucional disponível no endereço: https://www.youtube.com/watch?v=gxZt5cgEypk.

 

diagrama tele oftalmo

Figura 1. Princípio de funcionamento do sistema Teleoftalmo.

 

O Projeto TeleDIAC

O projeto TeleDIAC visa integrar a este processo do sistema Teleoftalmo uma ferramenta de Inteligência Artificial (IA) capaz de processar as imagens coletadas para auxiliar a identificação da doença conhecida como catarata, que é a primeira causa de cegueira e um dos principais fatores que levam à diminuição visual no Brasil e no mundo. A catarata ocorre pela opacificação do cristalino, causando diminuição da visão em graus variados e podendo levar à cegueira. As atividades de diagnóstico e acompanhamento desta doença têm gerado grandes esforços da classe médica avaliando manualmente características fisiológicas de pacientes.

Diversos estudos apontam que o ambiente clínico assistido por ferramentas de IA pode apresentar aumento de acurácia nos diagnósticos, além do potencial ganho de tempo.

O projeto TeleDIAC busca o desenvolvimento de um projeto piloto que integre uma ferramenta de IA sobre a solução de videocolaboração do Teleoftalmo-RS. A ferramenta computacional a ser desenvolvida deve incluir funções para identificação e reconhecimento de características indicativas de presença de catarata a partir de imagens de exames oftalmológicos. O diagrama é apresentado na Figura 2.

Ao se trabalhar com uma ferramenta de IA que gere um pré-diagnóstico, acelera-se o laudo, permitindo ao médico se dedicar ao atendimento de mais casos.

 

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Figura 2. Visão geral do projeto.

 

Desenvolvimento

Identificação de parte de interesse da imagem

Nessa etapa deve ser isolada a região relevante da imagem, no caso a área da pulipa do olho, deixando de lado detalhes da córnea, cílios e pele. Essa etapa inclui segmentação, detecção de borda e formato. Atualmente são buscados diferentes métodos que são avaliados ao final para se decidir qual a solução que produz o melhor resultado, como apresentado na Figura 3.

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Figura 3. Processo de segmentação da pupila.

 

Classificação da doença

A segunda etapa tem a função de mensurar a opacidade no cristalino (pupila). Para tanto usa uma rede de aprendizagem profunda (deep learning) baseado em redes neurais. Sua implementação será feita usando a plataforma Azure Machine Learning da Microsoft que provê suporte a frameworks notórios como Keras e Tensorflow. Desta forma se pretende gerar umasolução robusta e integrável com aplicações gráficas de Visual Studio.

Para o treinamento destes estágios finais se contará com o apoio da equipe de Teleoftalmo-RS, que já possui uma base de dados imagens de exames oftalmológicos de mais de 3000 imagens laudadas, com aquisição de novas imagens sendo feitas naturalmente no decorrer do projeto. A verificação das imagens e de sua adequação para o uso no treinamento está sendo feita pela equipe de oftalmologistas do Teleoftalmo-RS. O aspecto das imagens pode ser visto na figura 4.

 

diagrama tele oftalmo

Figura 4. Imagens de olho com catarata e olho após a cirurgia de correção.

 

 

Apoio

O projeto conta com o apoio da RNP e Microsoft tendo sido selecionado na chamada "Desafio RNP e Microsoft em IA" de 2019.

 

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