Um novo paradigma: saúde ocular baseada em dados

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Ainda no século XXI, milhões de pessoas continuam perdendo a visão por causas plenamente evitáveis. Ao mesmo tempo, vivemos uma era em que a inteligência artificial (IA) e o uso de grandes bancos de dados prometem revolucionar o cuidado em saúde. O verdadeiro desafio, ao que tudo indica, não é tecnológico, mas estratégico: sobretudo em países de renda média e baixa, é preciso estabelecer prioridades com sabedoria, garantindo que os recursos disponíveis sejam aplicados onde produzem maior impacto. No caso do Brasil, isso significa combinar o básico que ainda falta – acesso a óculos e a cirurgias de catarata – com o potencial transformador da inteligência de dados aplicada à oftalmologia.

Segundo a Organização Mundial da Saúde, 2,2 bilhões de pessoas têm algum grau de deficiência visual ou cegueira, mas 1 bilhão desses casos poderiam ser evitados. As principais causas do problema permanecem as mesmas há décadas: erros de refração não corrigidos e catarata. Isso quer dizer que grande parte das deficiências visuais não se deve a doenças raras ou de alta complexidade, mas à falta de intervenções simples, seguras e baratas. O primeiro passo é, portanto, garantir o acesso ao essencial.

O Brasil está envelhecendo rapidamente. Com isso, doenças como degeneração macular, glaucoma e retinopatia diabética se tornam cada vez mais comuns. A epidemia de diabetes amplia significativamente o número de pessoas sob risco de cegueira evitável. Além disso, desigualdades persistentes na cobertura e na qualidade dos serviços de prevenção, tratamento e reabilitação compõem um quadro preocupante. Se não soubermos planejar o atendimento e estabelecer prioridades com base em dados, correremos o risco de tentar “fazer tudo para todos” e acabar não fazendo o necessário para quem mais precisa.

A integração da saúde ocular aos sistemas de saúde ainda é limitada, o que se reflete em trajetórias fragmentadas e ineficientes para o paciente com problemas oftalmológicos. O acesso ao oftalmologista é difícil para usuários do SUS, principalmente em áreas rurais e remotas, resultando em milhares de casos de deficiência visual evitável. No caso das cirurgias de catarata, a assimetria entre as regiões é patente: enquanto o Sudeste obtém taxas superiores a 1.000 cirurgias por 100 mil habitantes, o Norte não chega à metade disso.

De modo geral, as filas para consultas e cirurgias são longas, os diagnósticos acabam sendo tardios e a infraestrutura é insuficiente. O fato de a oftalmologia ser considerada uma especialidade médica, vinculada à atenção secundária, dificulta sua inserção plena na rotina das Unidades Básicas de Saúde (UBSs), onde começa a trajetória do paciente no SUS. Essa separação compromete a triagem precoce e o cuidado preventivo, sobretudo em regiões com baixa cobertura especializada. Para superar essa barreira, é fundamental equipar as UBSs com câmeras portáteis e autorrefratores, viabilizando triagens automatizadas com IA e teleoftalmologia.

Além disso, capacitar profissionais da atenção primária, como enfermeiros e técnicos, para operar esses dispositivos e integrar os dados ao sistema de regulação pode transformar o modelo atual, permitindo que os casos mais graves sejam identificados e encaminhados com agilidade. É essencial ampliar o acesso, reduzir filas e garantir que o cuidado oftalmológico comece na porta de entrada do sistema.

Como nas demais áreas médicas, o diagnóstico precoce é um diferencial decisivo – e, é preciso dizer, a IA já é um aliado poderoso da oftalmologia. Algoritmos são capazes de detectar sinais precoces de retinopatia diabética em fotografias da retina com acurácia comparável à de especialistas. Dispositivos autônomos, como o IDx-DR, aprovado pela FDA, já realizam triagens fora de consultórios, com análise instantânea e encaminhamento apenas dos casos positivos. Quando associadas a bases de dados bem estruturadas, essas tecnologias ajudam a identificar os grupos de maior risco, a otimizar filas e a orientar políticas públicas mais eficazes.

A tecnologia sozinha, no entanto, não basta. É preciso governança, validação local e integração com o SUS. Algoritmos devem ser testados em populações brasileiras, validados em câmeras e fluxos reais e incorporados a protocolos clínicos claros. Isso significa que as tecnologias de IA precisam ser avaliadas com imagens capturadas por equipamentos efetivamente utilizados no SUS, como câmeras portáteis, acopladas a smartphones ou operadas por profissionais não médicos, e não apenas com imagens de alta qualidade de bancos internacionais. Além disso, é essencial que essas soluções funcionem dentro dos fluxos reais de atendimento: desde a captura da imagem na unidade básica até o encaminhamento ágil dos casos positivos, passando pela análise automatizada. Validar nesses contextos garante que a tecnologia seja útil na prática, não apenas promissora em laboratório.

Para fazer face a esse cenário, é preciso, em primeiro lugar, assegurar o acesso à correção dos erros de refração em larga escala, o que pode ser feito por meio de mutirões com tecnologia portátil e de parcerias público-privadas para distribuição de óculos. Da mesma forma, a cirurgia de catarata, quando realizada já no início do aparecimento dos sintomas, é um procedimento rápido, simples e de baixo custo, que, em pouco tempo, devolve qualidade de vida ao paciente. Mesmo assim, cerca de 170 mil pessoas estão na fila do SUS aguardando uma intervenção. A doença é progressiva, portanto, quanto maior a espera, mais complicações podem surgir. Daí a importância de organizar as filas por prioridade clínica e social.

O uso da IA é estratégico para organizar as filas oftalmológicas com base em critérios de prioridade: algoritmos podem analisar dados clínicos, imagens retinianas, histórico médico e fatores sociais para classificar os pacientes conforme o risco de perda visual, a presença de comorbidades ou a vulnerabilidade social. Isso permite substituir o modelo tradicional de “ordem de chegada” por um sistema mais justo, transparente e eficiente.

Mais que isso, os sistemas de IA podem ser orientados para rastrear retinopatia diabética, glaucoma e degeneração macular, utilizando câmeras portáteis em unidades básicas e telemedicina para contrarreferência, o que é essencial para ampliar o alcance da triagem. Criar projetos-piloto em diferentes regiões permitirá validar o modelo, mensurar impacto e formar uma base de dados nacional interoperável com o SUS. A IA também pode prever desfechos clínicos e otimizar o uso de recursos, como salas cirúrgicas e equipes médicas. Integrada a sistemas eletrônicos de regulação, essa abordagem pode agilizar o atendimento, evitar que o paciente chegue a uma condição irreversível e tornar o cuidado oftalmológico equitativo. A tecnologia só tem valor se gerar impacto real e equitativo.

É chegada a hora de pôr em ação um Plano Nacional de Visão Digital, que articule três frentes complementares: a primeira é garantir o básico, ou seja, programas de correção visual em larga escala e acesso à cirurgia de catarata; a segunda é usar a IA para triagem e organização das filas; a terceira é criar um painel público – o “Visão Brasil” – com indicadores de cobertura de triagem, tempo médio até a consulta especializada, taxa de encaminhamento resolutivo, quantidade de óculos distribuídos, número de cirurgias realizadas, redução da cegueira evitável e custo por caso evitado.

Finalmente, é necessário estabelecer um comitê nacional para validação de algoritmos, com auditoria contínua e protocolos clínicos integrados. Ao mesmo tempo, precisamos capacitar profissionais para o uso responsável da IA e planejar a formação de especialistas segundo as necessidades regionais.

O Brasil tem a chance de ser protagonista em um novo paradigma: o da saúde ocular baseada em dados. Corrigir a visão de quem hoje enxerga mal e preparar o sistema para as doenças do amanhã são missões complementares. A tecnologia é uma conquista de todos e deve estar a serviço da equidade. Se quisermos que o futuro da oftalmologia brasileira seja mais que um discurso de inovação, teremos de agir agora – com visão, dados e propósito.

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