Uso de algoritmos de deep learning para rastreio de Toxoplasmose ocular em imagens de retina

• Processo: 22/11378-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Estímulo a Vocações Científicas
• Data de Início da vigência: 04 de janeiro de 2023
• Data de Término da vigência: 23 de fevereiro de 2023
• Área de conhecimento: Ciências da Saúde - Medicina
• Pesquisador responsável: Rubens Belfort Mattos Junior
• Beneficiário: Yanka Raíssa Ribeiro da Silva
• Instituição Sede: Escola Paulista de Medicina (EPM). Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Campus São Paulo. São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Oftalmologia Toxoplasmose ocular Uveíte Retina Aprendizagem profunda Visão computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Deep Learning | Informatica Biomedica | Oftalmologia | toxoplasmose ocular | Uveite | Visão Computacional | Oftalmologia

Resumo

A toxoplasmose é uma doença causada pelo Toxoplasma gondii e apresenta alta prevalência mundial e elevada morbidade. O acometimento ocular da toxoplamose é uma importante causa de cegueira não reversível, com lesão de retinocoroidite típica em 90% das infecções. Os tratamentos medicamentosos atuais levam à remissão do quadro, porém não eliminam o protozoário do organismo, o que leva à mais de metade dos pacientes apresentarem quadro recorrente de toxoplasmose ocular. A disponibilidade de oftalmologistas é escassa no mundo, especialmente em países de baixa e média renda, com distribuição de especialistas em uveíte e retina ainda mais restrita. Um algoritmo de inteligência artificial através de visão computacional possibilita o rastreio de pacientes com toxoplasmose ocular através de análise de retinografia colorida o que possibilita orientação sobre a doença e de sinais de alarme e orientação para a necessidade de acompanhamento oftalmológico, principalmente em locais onde avaliação por especialista em retina e uveíte não é possível. (AU)