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IDx-DR é um software que usa IA para diagnosticar doenças oculares

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A Food and Drug Administration (FDA) dos EUA aprovou pela primeira vez um software que usa IA para autodiagnosticar doenças oculares. O software se chama IDx-DR e é capaz de identificar diversas doenças fotografando a retina.

O IDx-DR funciona da seguinte forma: uma enfermeira ou médico carrega uma foto da retina do paciente tirada com uma câmera especializada. Primeiro, o software determina a qualidade da imagem e informa se é suficiente para identificar a doença. A IA então analisa a imagem para determinar se o paciente tem retinopatia diabética, uma forma de doença ocular em que o excesso de açúcar no sangue danifica os vasos sanguíneos na parte de trás do olho. A retinopatia diabética é uma doença comum entre pessoas com diabetes.

IDx-DR

Durante os ensaios clínicos do IDx-DR, foram utilizadas mais de 900 imagens, dentre as quais o software identificou corretamente a retinopatia em 87% dos casos e diagnosticou ausência de doença em 90% dos casos.

IDx-DR

PZ é o único que não requer a presença de um oculista ao diagnosticar a doença. Isso significa que o desenvolvimento apresentado pode ser utilizado por um enfermeiro ou médico que não esteja relacionado ao diagnóstico de doença ocular. Como resultado, os pacientes não precisarão esperar até que o optometrista esteja livre, o que economizará significativamente tempo.

IDx-DR

IDx-DR é outra solução que usa IA para diagnosticar doenças. No início do ano, os cientistas desenvolveram um algoritmo que determina o grau de perda de visão relacionada à idade. O Google também está treinando o AI DeepMind para identificar doenças oculares. Agora que o FDA aprovou o uso do software IDx-DR, essa decisão pode levar a vários novos desenvolvimentos nesse campo. Eles se concentrarão no diagnóstico de outras doenças. Este desenvolvimento é muito conveniente e, no futuro, poderá diagnosticar doenças melhor do que os médicos. No momento, usar o IDx-DR sem a supervisão de um médico é perigoso, pois existe a possibilidade de um diagnóstico falso.

fonte: theverge.com

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