FEBRACE - FórumCCNTs 2026: Inteligência artificial aplicada ao diagnóstico de condições de saúde retinianas usando dispositivo de baixo custo
Resumo de projeto apresentado na FEBRACE 2026 e selecionado por seu potencial na categoria Prêmio Destaque FórumCCNTs 2026
Inteligência artificial aplicada ao diagnóstico de condições de saúde retinianas usando dispositivo de baixo custo
No Brasil, barreiras de infraestrutura, custo de equipamentos e escassez de especialistas dificultam a detecção de alterações retinianas associadas a risco neurológico e cardiovascular. Este estudo desenvolveu e validou um sistema de diagnóstico de baixo custo para papiledema e retinopatia hipertensiva a partir de oftalmoscopia indireta por meio de imagens captadas por um smartphone acoplado a uma lente condensadora de +20 D. Foram curadas bases públicas de retinografias rotuladas por especialistas, com graduação pelas escalas de Frisén (Papiledema) e Keith–Wagener–Barker (Retinopatia Hipertensiva). O conjunto foi dividido em treinamento (1.313 imagens), validação interna (197) e teste interno (434). Para utilizar o aparato, desenvolveu-se um algoritmo de pré-processamento com correção de iluminação, equalização adaptativa de contraste (CLAHE), extração do canal verde, filtragem homomórfica, segmentação do disco óptico e escavação e arcadas arteriais/venosas. O diagnóstico e a classificação de qualidade foram realizadas por uma CNN EfficientNet-Lite0 otimizada para execução em dispositivos móveis. No teste interno, o sistema alcançou acurácia global de 90,9% e AUC entre 0,908 e 0,986 (papiledema I–III: 0,986; retinopatia hipertensiva leve: 0,977; papiledema IV–V: 0,953; retinopatia grave: 0,943; normais: 0,908). A sensibilidade para papiledema I–III foi 100% e a especificidade para papiledema IV–V foi 100%. As divergências concentraram-se em fronteiras de gravidade e em variações vasculares do envelhecimento, refletindo ambiguidades morfológicas também observadas na prática clínica. Conclui-se que a integração entre óptica portátil, pré-processamento robusto e IA leve é promissora para triagem escalável na atenção primária, com potencial de ampliar o rastreamento e antecipar encaminhamentos graves no SUS.
Autoria: Fernando Giron Paranhos de Avila, Ana Luiza Diniz
Orientação: Gabriela Santos Mendanha
Instituição: Colégio Arena - Goiânia/GO
Palavras-chave: Inteligência Artificial, Papiledema, Retinopatia Hipertensiva
Link do vídeo: https://www.youtube.com/watch?v=2wL2vZkwvvA
Informações de contato: fergironavila@gmail.com
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