TailândiaSaúde e ciências da vida2018 – em andamentoMinistério da Saúde Pública da Tailândia (Thailand Ministry of Public Health, programa nacional de rastreamento de retinopatia diabética)
Rastreamento oftalmológico com aprendizado profundo em unidades de atenção primária, desenvolvido com o Google Health
Ferramenta de IA para rastreamento oftalmológico iguala desempenho de especialistas em retina em 7.651 pacientes tailandeses, mas enfermeiros de unidades rurais enfrentam problemas com qualidade das imagens e conexões lentas
Problema
A retinopatia diabética pode causar cegueira, e pacientes na Tailândia frequentemente esperavam de quatro a cinco semanas pelo resultado de um oftalmologista. Menos da metade dos pacientes com diabetes passava por rastreamento a cada ano.
Abordagem
O sistema de aprendizado profundo do Google Health classificava fotografias de retina feitas por enfermeiros em unidades de atenção primária do programa nacional de rastreamento da Tailândia. Como medida de segurança, especialistas em retina revisavam cada imagem. Um estudo prospectivo foi realizado em nove unidades entre dezembro de 2018 e março de 2020. Um estudo de campo separado acompanhou enfermeiros em onze unidades de Pathum Thani e Chiang Mai.
Números principais
Lição
A acurácia se manteve nas unidades, mas o estudo de campo constatou que a falta de salas suficientemente escuras, as imagens desfocadas e a internet precária limitavam o uso. Os autores afirmaram que os fluxos de trabalho precisam ser adaptados a cada contexto antes da expansão.
Categorias
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- Grande empresa
- Função empresarial
- Produção e qualidade
- Tipo de inovação
- Inovação de processos
- Tecnologia de IA
- Visão computacional
- Forma de adoção
- Codesenvolvimento com parceiros
- Evidência
- Estudo independente
Fontes
Resumos das fontes
Pesquisadores realizaram um estudo prospectivo em nove unidades de atenção primária da Tailândia entre dezembro de 2018 e março de 2020. Dos 7.940 pacientes submetidos ao rastreamento, 7.651 eram elegíveis. Para doença que ameaça a visão, o sistema apresentou sensibilidade de 91,4% e especificidade de 95,4%, ante 84,8% e 95,5% dos especialistas em retina. Os autores afirmam que o desempenho igualou o dos especialistas e que os fluxos de trabalho são relevantes para a expansão.
Pesquisadores observaram e entrevistaram enfermeiros em onze unidades de saúde tailandesas. Unidades com poucos recursos tinham dificuldade para produzir imagens que atendessem aos limiares de qualidade do modelo, e os fluxos de rastreamento e a experiência dos pacientes influenciavam o desempenho da ferramenta.
O TechCrunch resumiu o estudo de campo. Apenas duas unidades tinham uma sala suficientemente escura para obter boas imagens, o envio dos arquivos levava de 60 a 90 segundos em conexões lentas e uma interrupção de duas horas reduziu pela metade o número de pacientes submetidos a rastreamento em uma unidade, de 200 para 100. O sistema rejeitava imagens desfocadas ou escuras, o que frustrava os enfermeiros.
Os detalhes completos estão disponíveis nas fontes originais.
