A inteligência artificial pode melhorar a detecção precoce de doença do olho seco

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A inteligência artificial pode melhorar a detecção precoce de
doença do olho seco
Crédito da imagem: Unsplash+.
A doença ocular seca (DED) afeta uma parcela significativa da população global, com até 30% dos
indivíduos em todo o mundo experimentando seus sintomas.
Esta condição ocular comum pode ter um impacto profundo na vida diária, causando desconforto e
dificultando o bem-estar geral. Detectar o DED cedo é crucial para uma gestão eficaz, mas pode representar
desafios.
Em um estudo recente publicado na Big Data Mining and Analytics, os pesquisadores exploraram o potencial
da inteligência artificial (IA) na facilitação da triagem precoce e do prognóstico do DED.
Ao aproveitar o poder da IA, o objetivo é tornar a triagem mais acessível e fornecer intervenções
terapêuticas personalizadas para os pacientes.
DED pode afetar diversos grupos de pessoas, incluindo usuários de lentes de contato, usuários de
maquiagem, indivíduos que passam períodos prolongados olhando para telas e aqueles com mais de 30
anos.
Os sintomas variam de secura e irritação à fadiga ocular e dor, destacando o impacto de grande alcance
desta condição. A colaboração entre especialistas em oftalmologia e ciência da computação pode oferecer
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soluções inovadoras para enfrentar esses desafios.
Mini Han Wang, pesquisador envolvido no estudo, enfatiza a contribuição significativa da combinação da
detecção de doenças oftálmicas com modalidades tecnológicas avançadas.
O estudo descreve sete aspectos-chave da detecção de doenças baseadas em IA, incluindo intervenção
oportuna, pesquisas exaustivas, abordagens sistemáticas e a integração da ciência da computação com
oftalmologia.
Uma das principais funções da IA na detecção de DED é ajudar na triagem e no fornecimento de
prognósticos precisos com base nos dados do paciente, incluindo imagens e fatores de risco capturados de
dispositivos móveis.
Ao alavancar algoritmos de aprendizado de máquina, a IA continuamente refina seus modelos preditivos,
contribuindo para pesquisas em andamento no campo.
Apesar da promessa de IA na detecção de DED, há desafios a serem superados, como a seleção de
padrões de diagnóstico e conjuntos de dados apropriados.
No entanto, ao empregar algoritmos confiáveis e alavancar dados capturados de dispositivos móveis, os
métodos de triagem baseados em IA podem se tornar mais acessíveis e eficazes.
A colaboração entre engenheiros e oftalmologistas é essencial para refinar os algoritmos de IA e validar sua
precisão em ambientes do mundo real.
Com mais pesquisas e testes, os métodos de detecção baseados em IA têm grande potencial para facilitar a
triagem precoce de DED e orientar intervenções terapêuticas apropriadas para melhorar a qualidade de vida
dos pacientes.
Se você se preocupa com a saúde dos olhos, leia estudos sobre como a vitamina B pode ajudar a combater
a perda de visão, e a dieta MIND pode reduzir o risco de perda de visão.
Para mais informações sobre a doença ocular, consulte estudos recentes sobre como proteger seus olhos
do glaucoma, e os resultados que mostram esta cirurgia ocular podem reduzir o risco de demência.
Os resultados da pesquisa podem ser encontrados em Big Data Mining and Analytics.
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https://dx.doi.org/10.26599/BDMA.2023.9020024