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Inteligência artificial já consegue detectar o ceratocone antes do aparecimento dos primeiros sintomas

Algoritmos de machine learning integrados a tomógrafos de córnea (Pentacam) identificam o ceratocone na fase subclínica, usando índices como o TBI desenvolvido com liderança do grupo brasileiro BrAIN. Permite intervir antes de perdas visuais permanentes.

Estudos reforçam o ato de esfregar os olhos como o principal fator ambiental de progressão do ceratocone

O microtrauma repetitivo de coçar os olhos enfraquece a estrutura de colágeno da córnea. Alergias oculares não tratadas são a principal causa desse comportamento, tornando a prevenção a primeira linha de defesa.

Levantamento revela que 45,8% dos brasileiros nunca ouviram falar em ceratocone

Estudo com 879 adultos publicado na Revista Brasileira de Oftalmologia (2026) mostra déficit de informação sobre o ceratocone e baixo conhecimento sobre tratamentos como o crosslinking.