Qual a Velocidade Real do Progresso da IA, e o que Isso Significa para Pacientes e Pesquisadores de Glaucoma?

A inteligência artificial (IA) tem avançado a uma velocidade vertiginosa nos últimos anos. Novos modelos de IA agora realizam tarefas que antes se pensava estarem a anos de distância, e esses saltos são refletidos em benchmarks, produtos e avanços de pesquisa em muitos campos – incluindo a saúde ocular. Este artigo examina medidas concretas do progresso da IA e as traduz para o que significam para o tratamento e pesquisa do glaucoma. Destacamos exemplos reais de ferramentas de IA que já estão ajudando pacientes, resumimos quais novos desenvolvimentos estão no horizonte (desde ensaios clínicos a inovações de futuro próximo) e sugerimos perguntas que pacientes e pesquisadores podem explorar hoje para se preparar para os avanços de amanhã.

Como o Progresso da IA é Medido (e Quão Rápido Está Crescendo)?

Pesquisadores medem o progresso da IA pelo desempenho em tarefas desafiadoras (benchmarks) e pelo acompanhamento das melhorias no design do modelo, dados e capacidade computacional. Nos últimos anos, todos esses três fatores explodiram. Por exemplo, uma análise descobriu que a “fronteira” das capacidades da IA acelerou fortemente por volta de 2024 – aproximadamente duplicando sua taxa de melhoria em comparação com os anos anteriores (epoch.ai) (epoch.ai). Em termos básicos, os sistemas de IA agora podem resolver problemas quase duas vezes mais rápido ou tão bem quanto conseguiam há apenas alguns anos.

Por que isso está acontecendo? Desde 2010, o poder computacional usado para treinar os principais modelos de IA tem aproximadamente dobrado a cada seis meses (medium.com), criando um crescimento de 4–5× na computação por ano. Conjuntos de dados de treinamento (como texto ou imagens) também têm explodido – conjuntos de dados aproximadamente triplicam de tamanho a cada ano (medium.com). Ao mesmo tempo, os tamanhos dos modelos (número de parâmetros) têm duplicado anualmente. Essas três tendências – computação massiva, dados massivos, modelos massivos – combinam-se para criar o que alguns chamam de “trifeta” de escalonamento rápido da IA (medium.com).

O resultado é que as capacidades frequentemente aumentam em grupos. Modelos de IA de ponta que lutavam com tarefas básicas de raciocínio há apenas alguns anos estão agora resolvendo problemas matematicamente complexos, gerando imagens realistas sob demanda e até mesmo engajando-se em conversas fluentes sobre conhecimento médico. Por exemplo, grandes modelos de linguagem (LLMs) como a série GPT da OpenAI têm mostrado saltos repentinos em habilidades em limites de tamanho específicos (medium.com). Cada nova geração (GPT-3 → GPT-4 → GPT-4.5, etc.) superou a anterior em uma ampla gama de benchmarks. Sistemas especializados para tarefas de visão (imagem) também cresceram, com modelos de difusão e redes neurais agora produzindo imagens realistas ou detectando padrões sutis com precisão sem precedentes. Em suma, o ritmo de melhoria não é uma subida linear lenta – está acelerando tanto em métricas brutas quanto no impacto no mundo real (epoch.ai) (medium.com).

Principal conclusão: O progresso da IA é concreto e mensurável, e nos últimos 2–3 anos o desempenho em benchmarks padrão e tarefas práticas quase dobrou. Isso significa que novas ferramentas que eram ficção científica uma década atrás estão chegando mais rápido do que muitos esperam.

A IA no Tratamento do Glaucoma Hoje

O glaucoma é uma das principais causas de perda de visão irreversível em todo o mundo, e está cada vez mais claro que a IA pode nos ajudar a detectá-lo e gerenciá-lo. Várias ferramentas alimentadas por IA já estão sendo implementadas na prática ou estão perto disso:

• Fotografia de fundo de olho (retiniana) aprimorada por IA: Smartphones e câmeras portáteis equipados com software de IA podem rastrear o glaucoma. Por exemplo, um estudo clínico de 2023 utilizou uma câmera de fundo de olho de smartphone (chamada PMC+5) com um modelo de IA offline integrado (Medios AI-Glaucoma) e descobriu que ela alcançou 93,7% de sensibilidade e 85,6% de especificidade para detectar glaucoma referível (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Nesse estudo, a IA identificou corretamente 94% dos casos reais de glaucoma que viu, em comparação com apenas 60% por especialistas em glaucoma olhando as mesmas imagens. Isso sugere que mesmo uma câmera de smartphone com IA de potência modesta pode funcionar notavelmente bem para sinalizar o glaucoma precoce (pmc.ncbi.nlm.nih.gov).

• Análise de campo visual via IA: Outro exemplo baseado em smartphone é o iGlaucoma, um aplicativo que analisa dados de testes de campo visual (os gráficos do Humphrey Field Analyzer) usando aprendizado profundo. Em um grande estudo publicado na npj Digital Medicine, o sistema iGlaucoma avaliou milhares de campos visuais de pacientes e alcançou uma área sob a curva (AUC) de 0,966 para detecção de glaucoma (com 95,4% de sensibilidade e 87,3% de especificidade) (www.nature.com). Em termos simples, esta IA poderia pegar os resultados de um teste de campo visual padrão para glaucoma e identificar o glaucoma quase tão bem quanto os especialistas, ajudando a detectar doenças que poderiam ter sido perdidas. Ele opera através de um aplicativo de smartphone e processamento em nuvem, tornando a análise de glaucoma mais acessível.

• Evidência de ensaio clínico na atenção primária: Em 2025, pesquisadores relataram um ensaio prospectivo (estudo de “mundo real”) de um sistema de rastreamento de retina impulsionado por IA em consultórios de clínicos gerais (GP) na Austrália (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Aqui, pacientes com mais de 50 anos que visitavam um GP tiveram fotos de fundo de olho não midriáticas tiradas por uma câmera automatizada, que foram então analisadas por um algoritmo de IA para risco de glaucoma. O sistema de IA alcançou um AUROC de 0,80 (uma boa medida de precisão geral), com 65% de sensibilidade e 94,6% de especificidade (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Na prática, isso significou que, de 161 pacientes que tinham glaucoma, mas não sabiam, a IA sinalizou corretamente 18 como necessitando de revisão especializada (11%). Pacientes e equipe da clínica consideraram o sistema aceitável. Embora a sensibilidade possa melhorar, o estudo mostrou que o rastreamento por IA funciona em escala em um ambiente de atenção primária (pmc.ncbi.nlm.nih.gov).

• Próximas ferramentas de rastreamento e aprovações: Uma empresa sediada no Reino Unido, iHealthScreen, chegou a patentear uma ferramenta de rastreamento de glaucoma baseada em IA (chamada iPredict-Glaucoma) que analisa imagens padrão de fundo de olho coloridas. De acordo com o anúncio deles, a IA produz um relatório em menos de um minuto e pode categorizar pacientes como tendo glaucoma referível ou não. Eles relatam cerca de 94,3% de precisão na identificação de glaucoma (eyewire.news). (Isso ainda não é aprovado pelo FDA, mas mostra como as empresas estão desenvolvendo produtos práticos agora mesmo.) Além disso, dispositivos médicos de IA existentes para condições oculares relacionadas – como o sistema IDx-DR aprovado pelo FDA para rastreamento de retinopatia diabética – abrem o caminho regulatório para futuras ferramentas de IA para glaucoma.

No geral, o que já existe? Os primeiros adeptos (principalmente programas de pesquisa e pilotos) possuem ferramentas de IA que analisam fotos oculares ou testes de campo visual. Estes podem rapidamente destacar suspeitas de glaucoma para profissionais de saúde ocular. Na clínica, alguns médicos agora usam dispositivos comerciais de OCT (tomografia de coerência óptica) que incluem análises de IA integradas (para o afinamento da camada de fibras nervosas da retina, por exemplo). E hospitais oftalmológicos podem pilotar programas de IA que verificam exames de pacientes em busca de mudanças preocupantes.

Conclusão para os pacientes: A IA já está começando a auxiliar no rastreamento e diagnóstico precoce do glaucoma. Você pode não ver “IA” no consultório, mas se seu médico usar imagens digitais, um algoritmo de IA pode estar analisando silenciosamente sua retina ou teste de visão em segundo plano. Em regiões com poucos recursos ou em programas de rastreamento, os testes de IA baseados em smartphones estão literalmente colocando a verificação de glaucoma na palma da mão de um clínico (glaucoma.org) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Se você ouvir sobre novos rastreamentos de glaucoma (por exemplo, na sua farmácia ou atenção primária), pergunte se eles usam câmeras ou aplicativos aprimorados por IA. As evidências mostram que essas ferramentas podem encontrar casos que os humanos poderiam perder (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (www.nature.com).

O Que Vem a Seguir? A IA na Pesquisa e Ensaios Clínicos para Glaucoma

Como o desenvolvimento da IA está acelerando tão rapidamente, um fluxo de novas ferramentas para o tratamento do glaucoma está surgindo. Aqui estão algumas áreas a serem observadas:

• Previsão de progressão: Pesquisadores estão usando IA para prever quais pacientes irão piorar mais rapidamente. Por exemplo, um estudo de 2023 construiu modelos de IA de “sobrevivência” usando anos de registros de pacientes (dados de EHR). Esses modelos previram se e quando um paciente com glaucoma precisaria de cirurgia. Os melhores modelos (aprendizado profundo e IA baseada em árvores) alcançaram um índice de concordância em torno de 0,77–0,80 (pubmed.ncbi.nlm.nih.gov), superando métodos estatísticos mais antigos. Isso significa que a IA poderia um dia dizer a um paciente e médico: “Sua doença provavelmente progredirá rapidamente nos próximos anos, então vamos considerar uma intervenção mais precoce.” Esses escores de risco de IA poderiam personalizar o acompanhamento: check-ups mais frequentes ou tratamento preventivo para pacientes de alto risco.

• Melhoria da qualidade do teste: A IA também está sendo usada para aprimorar a própria imagem. Alguns grupos aplicam aprendizado profundo a exames de OCT antigos ou de baixa qualidade (ou fotos de fundo de olho) para “aumentar a escala” e remover ruídos, recuperando efetivamente detalhes perdidos (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Isso poderia permitir que as clínicas usassem exames mais rápidos ou baratos e ainda obtivessem detecção precisa do afinamento nervoso. Existe até IA que pode alinhar uma série de imagens ao longo do tempo para destacar mudanças muito lentas na cabeça do nervo óptico que os humanos poderiam ignorar (pmc.ncbi.nlm.nih.gov).

• Integração com outros dados: Modelos híbridos estão em desenvolvimento, combinando imagens com dados genéticos ou clínicos. Por exemplo, estudos estão treinando IA em exames de retina e fatores de risco do paciente (idade, pressão ocular, histórico familiar) para melhorar o poder de previsão (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Se bem-sucedida, uma ferramenta futura pode gerar um “escore de risco de glaucoma” para um paciente processando todos os seus dados de uma só vez.

• Pesquisa de restauração da visão: Além do diagnóstico, a IA se cruza com tratamentos de ponta. Embora ainda não disponível para glaucoma, existem esforços de IA em optogenética/prótese neural e terapia gênica que um dia poderão ajudar a restaurar a visão. Por exemplo, equipes estão desenvolvendo “olhos biônicos inteligentes” que usam IA para otimizar padrões de estimulação em implantes retinianos ou cerebrais (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Uma recente descoberta laboratorial envolveu um implante cerebral que se comunica em ambos os sentidos com o córtex visual: em experimentos, voluntários cegos reconheceram formas e letras em tempo real porque o implante controlado por IA se adaptou às suas respostas neurais (neurosciencenews.com). Esta é uma pesquisa em estágio muito inicial (para perda severa de visão de qualquer causa, não específica para glaucoma), mas mostra como próteses de visão habilitadas por IA podem eventualmente devolver alguma visão funcional a pacientes com glaucoma se o nervo óptico estiver muito danificado. Além disso, a IA é usada no design de terapia gênica – por exemplo, para encontrar rotas ótimas de entrega viral ou novos alvos moleculares em células da retina – o que poderia acelerar o desenvolvimento de terapias de próxima geração para proteção do nervo óptico.

• Novos dispositivos para a prestação de cuidados: Fique atento aos novos produtos que chegam ao mercado. As empresas estão aprimorando lentes de contato ou óculos impulsionados por IA que podem ajustar o foco para o campo de visão, potencialmente ajudando na perda de visão periférica. Ferramentas de telemedicina usarão IA para permitir que especialistas avaliem pacientes com glaucoma remotamente (por exemplo, um paciente faz um teste de campo em casa em um tablet, com a IA pré-selecionando os resultados). Ferramentas cirúrgicas robóticas guiadas por IA também são uma ideia emergente, o que poderia tornar certas cirurgias de glaucoma mais seguras ou mais precisas no futuro.

Em resumo, desenvolvimento e ensaios em estágio avançado já estão em andamento para várias aplicações de IA no glaucoma. Pesquisadores devem notar que, dentro de alguns anos, poderemos ver aprovações do FDA (ou equivalente) para ferramentas de glaucoma baseadas em IA, assim como vimos anteriormente para a retinopatia diabética. Especialistas em glaucoma e clínicos precisarão em breve integrar essas ferramentas na prática – por exemplo, validando o desempenho de qualquer nova IA em sua população de pacientes antes de confiar nela.

Restauração da Visão e Tecnologia Inovadora no Horizonte

Olhando mais à frente, se as atuais tendências de IA e neuroengenharia continuarem, uma visão muito otimista do tratamento do glaucoma surge: proteger e potencialmente até restaurar a visão para pacientes que de outra forma ficariam cegos. Aqui estão algumas possibilidades:

• Visão neuroprotética: Conforme observado acima, a vanguarda está em implantes cerebrais e retinianos. Já existem implantes retinianos (como o Argus II) que estimulam eletricamente a retina para produzir uma visão rudimentar. Novas pesquisas estão combinando esses implantes com IA. Por exemplo, uma revisão de 2025 observou que a integração da IA em olhos biônicos poderia otimizar como o dispositivo estimula os neurônios e melhorar a saída visual para o usuário (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Uma recente descoberta implantou eletrodos diretamente no córtex visual de voluntários cegos, com IA de circuito fechado que ajustava a estimulação em tempo real. Os voluntários puderam reconhecer padrões e letras, uma primeira vez para qualquer dispositivo além de pequenos flashes de luz (neurosciencenews.com). Se tais implantes bidirecionais impulsionados por IA continuarem a avançar, é concebível que na próxima década possamos ter dispositivos oferecendo visão funcional parcial mesmo para pacientes com glaucoma em estágio terminal (embora o uso clínico exigiria muito mais testes).

• Desenvolvimento inteligente de medicamentos: Modelos de IA podem acelerar dramaticamente a descoberta de novos tratamentos para o glaucoma. Por exemplo, o aprendizado de máquina pode analisar dados genéticos e biologia de células da retina para identificar fatores neuroprotetores (substâncias que mantêm vivas as células do nervo óptico). Um estudo usou IA para escolher um alvo molecular promissor para um medicamento para glaucoma (www.thebrighterside.news). Se essa linha de pesquisa for bem-sucedida, poderemos ver terapias neuroprotetoras aceleradas por IA em desenvolvimento, visando interromper o dano nervoso antes que ocorra a perda de visão.

• Terapias regenerativas guiadas por IA: A terapia gênica e a terapia celular para glaucoma (visando regenerar ou fortalecer as células ganglionares da retina) também são áreas onde a IA poderia ajudar. A IA poderia auxiliar no projeto de edições genéticas ou tratamentos com células-tronco que imitam a sinalização retiniana natural. Embora ainda especulativo para o glaucoma, a tendência geral é que a pesquisa biomédica impulsionada por IA está descobrindo novas maneiras de curar nervos e restaurar tecidos mais rapidamente do que antes.

Em essência, avanços que eram ficção científica – como a restauração parcial da visão através de implantes ou terapias gênicas personalizadas – estão se tornando concebíveis. Devemos ser cautelosos, no entanto: cada passo requer ensaios clínicos cuidadosos. Essas terapias avançadas ainda não estão aqui, mas a IA é uma das tecnologias que as viabiliza.

Cenários do Mundo Real: O Que Pacientes e Cientistas Devem Observar

Para tornar isso concreto, considere alguns cenários:

• Cenário do paciente: Alice, 58 anos, tem glaucoma inicial recém-diagnosticado. Em sua próxima visita, seu oftalmologista usa um exame de OCT apoiado por IA que destaca um afinamento suspeito da camada de fibras nervosas. O médico explica que um algoritmo de IA sinalizou um padrão consistente com a progressão da doença, então Alice deve usar seus colírios diligentemente e retornar em 6 meses (em vez de esperar um ano). Mais tarde, Alice lê que um aplicativo de triagem para smartphone está sendo testado em clínicas comunitárias próximas; ela pergunta ao seu médico se poderia experimentá-lo para acompanhar sua condição de casa. O médico explica que o aplicativo (validado em estudos) pode registrar campos visuais ou fotos dos olhos e fornecer uma pontuação de risco imediata para glaucoma. Alice participa do estudo e envia testes mensais em seu telefone – a IA do aplicativo confirma que sua doença permanece estável, dando-lhe tranquilidade.

• Cenário do pesquisador: A Dra. Chen está desenvolvendo um estudo sobre a progressão do glaucoma. Sabendo que a IA está em alta, ela colabora com cientistas da computação para usar aprendizado profundo em um grande conjunto de dados públicos de exames de OCT e resultados de pacientes. Eles treinam um modelo para prever quais pacientes perderão a visão mais rapidamente, na esperança de identificar novos biomarcadores de imagem. Eles rastreiam simultaneamente novos aplicativos de oftalmologia de IA. Quando um novo dispositivo de IA para rastreamento de glaucoma, aprovado pelo FDA, é lançado, a Dra. Chen planeja um pequeno ensaio para compará-lo com testes padrão em sua clínica. Ela também participa de conferências sobre IA em oftalmologia para garantir que suas propostas de subsídio considerem ferramentas automatizadas. Ao se manter informada, a Dra. Chen posiciona sua pesquisa para alavancar ferramentas de IA para descobertas mais rápidas.

A partir desses exemplos, o que observar:

• Os pacientes devem perguntar sobre as opções de rastreamento. Quão acessíveis são os novos rastreamentos habilitados por IA em sua clínica ou farmácia? Se você vir anúncios de testes oculares de IA, pergunte se eles são clinicamente validados. Pergunte ao seu médico se ferramentas de IA (como imagens de fundo de olho por smartphone) podem ser usadas para um monitoramento mais fácil.
• Os pacientes também devem participar de ensaios ou registros de dados, se possível. Pesquisadores de glaucoma precisam de dados diversos de pacientes para treinar modelos de IA de forma eficaz. Participar de um estudo (com consentimento apropriado) pode ajudar a trazer novas ferramentas de IA para o mercado.
• Pesquisadores e clínicos devem manter-se atualizados com a literatura e diretrizes de IA. Por exemplo, revisem artigos sobre IA em glaucoma ou participem de workshops sobre IA médica. Considerem colaborar com especialistas em IA para analisar seus dados – técnicas que funcionaram em imagens ou genética em outras doenças frequentemente se transferem para a pesquisa em glaucoma.
• Tanto pacientes quanto profissionais devem estar cientes das limitações. As ferramentas de IA funcionam melhor quando validadas em pacientes como você (antecedentes semelhantes, dispositivos de imagem, etc.). Pergunte sempre: “Esta IA foi testada em pessoas como eu?” ou “Qual é a taxa de falsos positivos?” Entenda que nenhuma ferramenta é perfeita – a IA é um auxílio, não um substituto para o julgamento de um especialista.

Protegendo a Visão com IA: Perguntas para Fazer à Sua Equipe de Cuidado

Com esses avanços, aqui estão perguntas que os pacientes podem fazer e passos a serem tomados:

• “Há algum teste de rastreamento de glaucoma baseado em IA disponível para mim? Qual a precisão deles?”
• “Meu oftalmologista usa alguma análise automatizada de exames de retina ou campos? O que eles encontraram no meu caso?”
• “Existem ensaios clínicos ou novos tratamentos (como medicamentos neuroprotetores) para os quais eu possa ser elegível, especialmente envolvendo ferramentas de IA?”
• “Devo acompanhar meus campos visuais ou pressão ocular com algum aplicativo móvel? Se eu fizer esse auto-monitoramento, a análise de IA poderia ajudar meu médico?”

Para pesquisadores e clínicos:

• “Como posso incorporar as previsões de IA no cuidado com meus pacientes? Preciso de novos equipamentos ou treinamento?”
• “Quais conjuntos de dados estão disponíveis para glaucoma que eu poderia usar para treinar ou testar um modelo de IA?”
• “Em quanto tempo os órgãos reguladores podem aprovar ferramentas de IA para glaucoma, e como as seguradoras lidarão com elas?”

Manter-se proativo – lendo notícias médicas confiáveis, participando de webinars sobre saúde ocular ou juntando-se a grupos de defesa de pacientes – ajudará a todos nós a aproveitar os avanços da IA sem ficar para trás.

Conclusão

A tecnologia de IA está avançando astonishingly rápido, com os últimos anos mostrando ganhos claros e múltiplos. Para o glaucoma, já estamos começando a ver o impacto: rastreamentos mais acessíveis, análise automatizada de testes clínicos e previsões mais inteligentes da progressão da doença. Nos próximos anos, podemos esperar que as ferramentas de IA se tornem parte da rotina de tratamento do glaucoma, ajudando a detectar o descolamento e a personalizar o tratamento. Olhando mais adiante, a IA está até mesmo permitindo pesquisas sobre a restauração da visão (através de próteses ou terapia gênica) que poderiam alterar drasticamente o prognóstico para pacientes com doença grave.

Para os pacientes, isso significa maneiras mais poderosas de detectar o glaucoma precocemente e monitorá-lo de perto. Para pesquisadores e clínicos, significa novas ferramentas para entender e combater a doença. Manter-se informado e fazer as perguntas certas ajudará a todos – pacientes e provedores – a se posicionarem para se beneficiar dessas descobertas. A era da IA na saúde ocular chegou, e para o glaucoma ela promete nada menos que transformar o diagnóstico, o tratamento e, talvez até, restaurar a visão no futuro.

Fontes: Estudos e revisões recentes documentam essas tendências e tecnologias (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (www.nature.com) (pubmed.ncbi.nlm.nih.gov) (neurosciencenews.com) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (epoch.ai) (medium.com), entre outros.