Pesquisadores da Universidade Federal do Ceará (UFC) desenvolveram um algoritmo capaz de identificar precocemente a retinopatia diabética, uma das principais causas de cegueira evitável no mundo. A tecnologia combina inteligência artificial, aprendizado de máquina e o Diagrama de Voronoi, ferramenta matemática usada para analisar a distribuição espacial de microaneurismas na retina.
Denominado VDRAN (Voronoi-based Diabetic Retinopathy Analysis), o sistema foi testado em 800 imagens de retinografia e apresentou altos índices de precisão. O desempenho é comparável ao de sistemas de IA mais avançados, mas com menor custo computacional. Os resultados foram publicados na revista Scientific Reports, do grupo Nature, e o pedido de patente já foi protocolado no Instituto Nacional da Propriedade Industrial (INPI).
O algoritmo foi desenvolvido por Mac Gayver da Silva Castro durante o doutorado em Ciências Médico-Cirúrgicas na UFC, concluído em 2024, sob orientação da professora Conceição Aparecida Dornelas. Atualmente, a tecnologia ainda é um protótipo acadêmico, mas os pesquisadores projetam sua aplicação inicial no rastreamento em larga escala de pacientes com diabetes, com possibilidade de integração a programas de telemedicina.
O sistema atua como ferramenta de triagem, não substituindo o oftalmologista, e pode ser utilizado em unidades de saúde com infraestrutura limitada, exigindo apenas uma câmera de retina e conexão com a internet. Além da oftalmologia, o método pode ser adaptado para outras áreas da medicina que envolvam análise de padrões espaciais de lesões, como câncer, infecções, hemorragias, lesões pulmonares ou alterações cardíacas.
“O algoritmo faz o trabalho inicial de triagem, identifica se há sinais de retinopatia diabética e indica se o paciente precisa de consulta especializada. Isso evita deslocamentos desnecessários, reduz filas e permite que o oftalmologista concentre tempo e atenção nos casos moderados e graves, que realmente exigem intervenção rápida”, indica Mac Gayver. “É esse potencial de reorganização — e não apenas de automação — que pode revolucionar o rastreio em áreas carentes”, comenta o pesquisador.
O estudo desenvolvido por Mac Gayver também é assinado por Francisco Vagnaldo Fechine Jamacaru, Manoel Odorico de Moraes Filho, Paulo Roberto Leitão de Vasconcelos e Conceição Aparecida Dornelas, pesquisadores vinculados à Faculdade de Medicina da UFC, ao Núcleo de Pesquisa e Desenvolvimento de Medicamentos (NPDM) e ao Programa de Pós-Graduação em Ciências Médico-Cirúrgicas.
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