Código
P27
Área Técnica
Glaucoma
Instituição onde foi realizado o trabalho
- Principal: SECRETARIA MUNICIPAL DASAÚDE DE SÃO PAULO -SMS/SP
- Secundaria: Universidade Aberta
Autores
- JOSE CARLOS RAPOSO DA CAMARA (Interesse Comercial: NÃO)
- ANTÓNIO MANUEL TRIGUEIROS DA SILVA CUNHA (Interesse Comercial: NÃO)
Título
RASTREAMENTO DO GLAUCOMA REALIZADO ATRAVES DE IMAGENS OBTIDAS POR LENTES DE BAIXO CUSTO ACOPLADAS A UM CELULAR.
Objetivo
O objetivo deste artigo é propor uma metodologia para o rastreamento do glaucoma baseada em imagens da papila obtidas com uma lente de baixo custo acoplada a um aparelho celular e comparar aos resultados de métodos clínicos convencionais.
Método
A metodologia pressupõe três etapas: 1º Aquisição de vídeo da papila óptica com 15s sem dilatar a pupila; 2º Seleção de 4 imagens com melhor qualidade com inserção de dados clínicos relevantes (figuras 1,2,3); e a 3º Classificação do glaucoma em Positivo/ Suspeito/ Negativo. O estudo foi aprovado pelo CEP/CCONEP parecer 3.487.360, aplicado em 414 pacientes acima de 40 anos no serviço de oftalmologia da UBS Walter Elias entre outubro 2018 e março 2020 após aprovação consentida (tabela1). A classificação final foi confrontada com os resultados da análise convencional.
Resultado
A metodologia proposta permitiu rastrear 92,50% dos pacientes, sendo 74,20% negativos, 15,03% suspeitos e 7,02% positivos. O método tradicional permitiu rastrear 98,80% dos pacientes, sendo 75,06% negativos, 15,65% suspeitos e 8,01% positivos. A diferença entre resultados foi favorecida pela maior familiaridade no uso dos métodos convencionais. As perdas de 4,60% e 1,20% respectivamente englobaram a perda de dados e dificuldades técnicas (tabelas 2,3,4). A tabela 5 sintetiza algumas vantagens e desvantagens do método.
Conclusão
A metodologia proposta tem potencial para rastrear o glaucoma com resultados semelhantes aos métodos tradicionais, mas necessita algum treinamento prévio. Possibilita a transmissão de imagens e dados da anamnese pela rede de internet a outros centros especializados e análise pela inteligência artificial com potencial de melhorar a precisão diagnóstica.