USO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO DIAGNÓSTICO E ACOMPANHAMENTO DAS DOENÇAS DA RETINA

Introdução: As doenças da retina, especialmente a retinopatia diabética (RD) e a degeneração macular relacionada à idade (DMRI), constituem importantes causas de comprometimento visual. O diagnóstico precoce e o acompanhamento dessas condições dependem da análise de imagens e de biomarcadores retinianos. Nesse contexto, a inteligência artificial (IA) tem apresentado aplicações crescentes na oftalmologia, possibilitando a análise automatizada de imagens e a quantificação de alterações estruturais da retina. Objetivo: Analisar as principais aplicações da inteligência artificial no diagnóstico, rastreamento e acompanhamento das doenças da retina, com ênfase na retinopatia diabética e na degeneração macular relacionada à idade. Métodos: Foi realizada uma revisão narrativa da literatura na base de dados PubMed, utilizando os descritores “Artificial Intelligence”, “Retina”, “Diagnosis” e “Monitoring”, combinados pelo operador booleano AND. Foram considerados estudos publicados entre 2021 e 2026, em língua inglesa, classificados como ensaios clínicos, estudos comparativos, estudos observacionais, revisões sistemáticas e meta-análises. Após a aplicação dos critérios de seleção, foram incluídos seis estudos para análise descritiva dos achados relacionados ao uso da IA no diagnóstico e acompanhamento das doenças da retina. Resultados: Os estudos selecionados demonstraram aplicações da IA no rastreamento e acompanhamento de doenças retinianas. Na retinopatia diabética, Yang et al. (2025) avaliaram o uso de IA em imagens da retina para o rastreamento de complicações associadas ao diabetes. Na DMRI neovascular, Eidenberger et al. (2026) e Arrigo et al. (2024) investigaram a quantificação automatizada de fluidos e a caracterização de alterações intrarretinianas, contribuindo para a avaliação da atividade da doença e do acompanhamento terapêutico. Nos casos de DMRI atrófica, Mai et al. (2024), Riedl et al. (2022) e Coulibaly et al. (2023) utilizaram análises automatizadas de OCT e biomarcadores retinianos para avaliar a atrofia