A aplicação das tecnologias óticas em procedimentos de diagnóstico e de tratamento de patologias encontra-se em forte expansão a nível mundial. Tais métodos apresentam diversas vantagens sobre as técnicas alternativas, como por exemplo, a não criação de efeitos ionizantes nos tecidos enas células saudáveis do corpo humano.
Com a criação de novos equipamentos na década de 1980 com potencial aplicação em medicina, como lasers com emissão a vários comprimentos de onda e fibras óticas com banda espectral de transmissão alargada, a ótica médica teve um impulso inicial no final do século XX, tendo sido desenvolvidos vários métodos de diagnóstico ou de tratamento baseados na aplicação da luz.
Entre estes, a cirurgia laser é atualmente um caso de sucesso, dado que, entre outras vantagens, permite cortar tecidos com maior precisão do que um bisturi, soldar tecidos e estancar hemorragias. No campo do diagnóstico, várias técnicas novas de espetroscopia e de imagem foram desenvolvidas e a investigação nestas áreas cresce exponencialmente de ano para ano.
Atualmente existem vários parâmetros óticos que podem ser medidos para identificar doenças e monitorizar o seu estado de desenvolvimento. Um desses parâmetros é o conteúdo de pigmentos como a melanina e a lipofuscina, mas a sua avaliação é tradicionalmente feita com tecidos ex vivo.
No sentido de se poder avaliar este conteúdo de pigmentos diretamente do corpo humano sem recurso à dissecção de tecidos, a criação de algoritmos de machine learning pode ser uma mais-valia.
Neste workshop serão descritos os métodos de medição invasivos para deteção dos conteúdos de pigmentos, assim como a validação de algoritmos baseados em medições não invasivas para obter
os mesmos resultados. Serão também apresentadas as linhas de investigação a desenvolver num futuro próximo para que a deteção dos pigmentos in vivo para diagnóstico e monitorização de patologias se torne uma realidade

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