(Janeiro 28, 2023) A câmera de fundo, um instrumento usado em oftalmologia para capturar imagens coloridas da superfície interna do olho, pode recuar entre INR 1.5 lakh e INR 5.25 lakh. Em países de baixa renda, o custo proibitivo dos dispositivos usados em cuidados diagnósticos e de reabilitação torna o acesso um desafio. De acordo com Relatório da Visão Mundial, elaborado pela OMS, mais de 2.2 bilhões de pessoas em todo o mundo são deficientes visuais e quase metade desse número vive com condições tratáveis ou evitáveis porque não conseguem os cuidados de que precisam. A segunda principal causa de cegueira é glaucoma, com uma estimativa de 57.5 milhões de pessoas em todo o mundo afetadas pelo glaucoma primário de ângulo aberto. Em 2020, segundo o National Center for Biotechnology Information, esse número subiu para 76 milhões. Entre aqueles que enfrentam o problema de frente está o adolescente Hardit Singh, de Ontário, cuja inovação é um passo em direção a melhores cuidados de saúde para todos.
Speculor: uma plataforma abrangente de teleoptalmologia para cuidados oculares centrados nas pessoas rendeu a Hardit, de dezessete anos, o prêmio máximo na Feira de Ciências do Canadá em 2021. Usando um gerador de imagens portátil e algoritmos de IA para rastrear doenças, o Speculor, que foi testado em campo na Índia, pode detectar o glaucoma pela quantia muito acessível de US$ 300. o global indiano, que também conquistou o segundo lugar no Concurso da União Européia para Jovens Cientistas, pretende que o dispositivo seja usado por ONGs internacionais que trabalham para trazer igualdade na saúde ocular.
A visão
Nascido e criado em Waterloo, a ideia nasceu há cerca de três anos, quando um amigo do Cameron Heights Collegiate em Kitchener, onde Hardik estudou, sofria de descolamento de retina, onde a retina começa a descascar do olho. “Ele foi a três oftalmologistas e especialistas diferentes e foi diagnosticado erroneamente nas três vezes por motivos diferentes. Ele quase ficou cego por causa disso”, Hardit dito em uma entrevista para a Feira de Ciências do Canadá. Felizmente, os médicos conseguiram detectá-lo antes que o dano se tornasse irreversível. Isso fez Hardit se perguntar – se tais diagnósticos errados podem acontecer em um lugar como Waterloo, quais poderiam ser as condições em áreas rurais ou de baixa renda, onde há pouca proximidade com unidades de saúde?
A essa altura, Hardit, então com 13 anos, já estava construindo algoritmos de classificação e tinha um entendimento básico de IA de projetos anteriores. Ele pegou os livros, aprendendo com o YouTube, livros e apenas “tentando coisas, brincando até funcionar. Isso funciona para hardware, você mexe até entender o que acontece. É o mesmo com a ótica. Aprendi até ter o suficiente para construir o que queria.”
Ele começou a enviar e-mails frios para os professores, eventualmente recebendo uma resposta do Departamento de Optometria da Universidade de Waterloo. Hardit começou a trabalhar com um grupo de alunos de pós-graduação, indo até eles com perguntas ou quando estava com dificuldades. O hardware tinha que ser construído, o software codificado e os dois integrados. Ele trabalhou no laboratório, testando o dispositivo em um modelo de olho em condições controladas.
Desafios e trampolins
Speculor trabalhou sem problemas no laboratório e Hardit decidiu lançar seu protótipo. Quando o testou em campo, no entanto, “tudo falhou”, admite. Ele havia cometido um erro fundamental – não havia ajustado o dispositivo para condições abaixo do ideal. “Desenvolvi o protótipo para funcionar em perfeitas condições, mas com pouca iluminação, quando o paciente se movimenta, o aparelho não funcionava. A IA teve o mesmo problema.” O sensor AI foi usado para imagens de altíssima qualidade, tiradas por dispositivos, diz Hardit, que custam US$ 25,000 ou mais. “Meu dispositivo não pode produzir essas imagens e estava desativando a IA.”
“Fiquei frustrado. Fiz tanto esforço e o aparelho não funcionou. Mas minha mente já estava trabalhando em como consertar isso.” Com o hardware, seu momento de revelação veio por meio da integração da polarização cruzada, uma técnica usada em câmeras de fundo de olho mais caras, mas raramente em dispositivos mais acessíveis. “Funcionou muito bem para garantir que não houvesse brilho nas imagens do fundo de olho”, disse ele. Ele tentou várias soluções com a IA, mas nada funcionou, até que ele desenvolvido seu próprio método de treinamento. A IA foi treinada para estudar imagens de baixa qualidade, contabilizar iluminação e movimento ruins e detectar anomalias nesses parâmetros.
Hardit enviou o dispositivo para teste mais uma vez, desta vez para um oftalmologista na Índia. O feedback foi muito mais promissor. “Na segunda vez, as imagens ficaram muito boas. Foi incrível porque eu ainda não esperava que funcionasse, só tive acesso a um modelo de olho. Este foi um movimento de Ave Maria para mim, enviando um protótipo para a Índia cegamente sem um teste.”
Sempre um trabalho em andamento
O objetivo final da Hardit é comercializar o dispositivo, precificando-o ao alcance de ONGs e organizações internacionais, para melhorar a saúde em áreas rurais e carentes em todo o mundo. O custo atualmente é dominado pela lente, que custa cerca de US$ 250. Ele também está trabalhando para melhorar o design, depois que um juiz do CWSF comentou que era “muito quadrado”.
Hardit também quer expandir o escopo de seu dispositivo, que agora é usado principalmente na detecção de glaucoma. “Posso reaplicar o mesmo modelo em diferentes doenças alterando os parâmetros”, diz ele. Ele também quer torná-lo fácil de entender, para ajudar os médicos a fazer um diagnóstico.
Hardit também publicou um artigo sobre IA no Journal of the Optical Society of India. Seus outros interesses incluem ciência da computação, IA, óptica, medicina e esportes.