Pacientes apoiam triagem de retinopatia diabética com IA sob supervisão médica

A triagem de retinopatia diabética totalmente autônoma baseada em inteligência artificial pode ampliar o acesso ao cuidado e melhorar a triagem de retinopatia diabética entre populações desassistidas, especialmente em contextos com recursos limitados. Em um estudo com adultos com diabetes em um centro médico acadêmico urbano, os participantes em geral se mostraram confortáveis com o uso de IA como parte do exame oftalmológico, mas a maioria confiaria mais na IA se ela fosse supervisionada por um médico e não acreditava que a triagem de RD baseada em IA pudesse substituir uma consulta médica.

Adultos com diabetes foram recrutados para realizar exames de imagem com uma câmera de fundo de olho com IA portátil e responder a uma pesquisa sobre conhecimento da IA na saúde, confiança em sistemas de IA, eficiência percebida da IA, preferências por interação pessoal e receptividade geral à IA na triagem de retinopatia diabética. Ao todo, 100 participantes foram incluídos, com idade média de 60 anos; 52% eram mulheres; 24% eram hispânicos, 20% negros não hispânicos, 31% brancos não hispânicos e 25% de outros grupos.

A maioria dos participantes conhecia a IA (78%) e seu uso na saúde (70%), mas menos pessoas conheciam sua aplicação em doenças oculares (46%). A maioria acreditava que a IA poderia melhorar a acurácia e proteger a confidencialidade, ambos com 77%, embora 83% preferissem supervisão médica e confiassem mais na IA se ela fosse supervisionada por um médico. No geral, 76% se sentiam confortáveis com a IA como parte do exame oftalmológico e 92% estavam satisfeitos com a triagem baseada em IA.

Apesar disso, apenas 31% consideraram que a IA poderia substituir uma consulta médica, e 94% acreditavam que os médicos sempre continuarão sendo responsáveis pelo diagnóstico, mesmo que a IA estivesse avaliando os exames. O estudo concluiu que a implementação da triagem autônoma de retinopatia diabética baseada em IA deve abordar o descompasso entre o uso pretendido da triagem totalmente autônoma com IA e a compreensão dos participantes sobre o que esse papel significaria para os médicos.

O estudo observou que a retinopatia diabética é uma das principais causas de cegueira em adultos em idade produtiva e que a detecção precoce com intervenção oportuna é fundamental para prevenir a perda de visão. A detecção totalmente autônoma de retinopatia diabética baseada em IA foi aprovada pela FDA nos EUA em 2018 e tem potencial para melhorar drasticamente as taxas de triagem e reduzir a cegueira evitável.

De forma mais ampla, abordagens orientadas por IA para o cuidado comunitário do diabetes estão começando a levar suporte à decisão, insights mais precoces e ferramentas práticas diretamente para a atenção primária e os contextos comunitários. Ferramentas habilitadas por IA podem apoiar a triagem, a estratificação de risco e o automanejo diretamente em contextos comunitários, desde que sejam implementadas de forma cuidadosa e equitativa. O artigo observou que aplicativos e plataformas habilitados por IA estão sendo cada vez mais usados para apoiar decisões diárias relacionadas à nutrição, à atividade física, à adesão à medicação e ao monitoramento da glicose, enquanto ferramentas de IA conversacional podem oferecer educação personalizada em linguagem simples.

A discussão mais ampla sobre o cuidado comunitário também afirmou que as ferramentas de IA devem ser validadas em populações diversas para evitar o reforço de disparidades já existentes, e que transparência e avaliação contínua são essenciais para garantir apoio à triagem de forma justa e eficaz. Pacientes e clínicos precisam entender como as recomendações são geradas e como os dados são usados, enquanto estruturas claras de governança são necessárias para definir responsabilidades quando a IA influencia decisões de cuidado.