Modelo de IA para melhorar o recrutamento de ensaios clínicos para doenças oculares

Angelica Vergas June 26, 2024

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Varreduras de OCT do paciente com saídas do sistema de IA sobrepostas - Exemplos de pacientes

Varreduras de OCT de pacientes com saídas do sistema de IA sobrepostas – Exemplos de varreduras de OCT de pacientes com saídas do novo sistema de IA sobrepostas. As áreas azuis indicam regiões de atrofia identificadas pela IA. Acompanhando cada varredura está uma lista dos ensaios clínicos para os quais o paciente foi selecionado no estudo usando a IA.

Um novo sistema de inteligência artificial (IA) que poderia reduzir significativamente o tempo e o custo necessários para recrutar pacientes para ensaios clínicos para uma forma avançada de perda de visão relacionada à idade foi desenvolvido por uma equipe liderada por pesquisadores da UCL e do Moorfields Eye Hospital.

O sistema se concentra na Atrofia Geográfica (AG), uma forma avançada de degeneração macular relacionada à idade (DMRI) seca que leva à perda irreversível da visão e à cegueira legal.

Até recentemente não existiam tratamentos eficazes para a GA, que afecta 5 a 10 milhões de pessoas em todo o mundo, mas a aprovação da FDA em 2023 de dois medicamentos que mostram uma eficácia modesta estimulou muitos novos ensaios clínicos para a doença. O novo sistema de IA demonstra potencial para superar um grande obstáculo aos ensaios clínicos de GA – recrutar pacientes suficientes que atendam aos critérios do ensaio. O estudo foi publicado em Ciência Oftalmológica.

Para avaliar o modelo de IA, os pesquisadores executaram um algoritmo em 602.826 exames de retina de tomografia de coerência óptica (OCT) de um conjunto de dados etnicamente diversificado de 306.651 pacientes de Moorfields entre 2008 e 2023, e identificaram uma lista restrita de pacientes com maior probabilidade de serem elegíveis para ensaios clínicos de GA.

Comparado com a abordagem convencional de encontrar pacientes de ensaios clínicos usando uma busca por palavra-chave em registros eletrônicos de saúde (EHR), o sistema de IA identificou quase o dobro de candidatos e com maior precisão. Crucialmente, o sistema pode diferenciar rapidamente entre estágios diferenciados da doença e excluir pacientes com condições coexistentes que podem excluí-los da participação no ensaio.

Para um ensaio específico, o sistema de IA selecionou 1.139 pacientes com 63% de precisão em comparação com a pesquisa EHR, que selecionou 693 pacientes com 40% de precisão. Uma abordagem combinada utilizando sistemas de IA e EHR identificou 604 pacientes elegíveis com 86% de precisão.

O desenvolvimento do sistema de IA contou com a infraestrutura de computação avançada e conjuntos de dados selecionados do Programa INSIGHT Health Data Research Hub em Moorfields. INSIGHT é o maior recurso biológico do mundo de imagens oftalmológicas vinculadas a dados clínicos.

Como o modelo requer apenas exames de retina para encontrar pacientes candidatos, ele poderia funcionar de forma eficaz em clínicas e hospitais onde os registros eletrônicos baseados em texto podem não ser facilmente pesquisáveis, mas onde os exames de retina armazenados são facilmente acessíveis. Além disso, a IA foi testada num conjunto de dados etnicamente diversificados que representa a população de Londres, o que pode torná-la transferível para muitos locais globais para potencial recrutamento de pacientes de ensaios clínicos de GA.

Autor principal do estudo, Dominic Williamson, um candidato a PhD no UKRI UCL Centre for Doctoral Training in AI-enabled Healthcare Systems, disse: “Nosso sistema de IA mostra-se promissor para aplicação no mundo real no recrutamento de pacientes para ensaios clínicos de GA de forma mais eficiente. Ele também pode ser desenvolvido para identificar indivíduos que podem se beneficiar de novos tratamentos à medida que eles se tornam disponíveis.”

O autor sênior, Professor Pearse Keane (UCL Institute of Ophthalmology e Moorfields Eye Hospital) disse: “Este tipo de IA pode provar ser fundamental para acelerar o desenvolvimento de tratamentos inovadores para GA. A pesquisa demonstra efetivamente o potencial da IA em facilitar a pré-triagem automatizada para ensaios clínicos em GA, permitindo avaliações de viabilidade do local, design de protocolo orientado por dados e redução de custos.”

O estudo foi liderado pelo Instituto de Oftalmologia da UCL e pelo Centro de Pesquisa Biomédica NIHR Moorfields e pelo Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust, em colaboração com pesquisadores do Centre for Eye Research Australia, da Universidade de Melbourne, da Universidade de Surrey e da Bitfount Ltd.

Centro de Pesquisa Biomédica do NIHR no Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust e UCL Institute of Ophthalmology