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Une intelligence artificielle non connectée

L’incidence de la rétinopathie diabétique est élevée et son pronostic peut être sombre (sans mauvais jeu de mot), conduisant à la cécité dans 1 cas sur 10. Le dépistage est la pierre angulaire de la prise en charge de la rétinopathie, tant son évolution est silencieuse jusqu’aux complications sévères. Mais ce dépistage se heurte à plusieurs obstacles, particulièrement dans les pays en voie de développement : accès aux soins, éloignement géographique, coût du matériel. Il est donc essentiel de mettre en place des outils permettant d’améliorer ce dépistage. Les outils d’intelligence artificielle (IA) sont des pistes prometteuses et ont montré leur capacité à faire aussi bien que le regard de l’ophtalmologiste. Cependant, ces techniques nécessitent une connexion internet, pas toujours accessible dans les zones reculés ou vivent les populations que l’on cherche justement à atteindre. 

Des zones médicalement défavorisées

En Inde, une équipe de la ville de Bangalore a testé une solution originale d’intelligence artificielle « offline » fonctionnant en autonomie. Il s’agit d’une application (d’une compagnie singapourienne) à télécharger sur son smartphone. Les photos du fond d’œil (non mydriatique) se font ensuite à l’aide d’une caméra dédiée, à laquelle on fixe le smartphone. Les résultats s’affichent 30 secondes plus tard sur le téléphone. Cette étude a inclus des patients diabétiques de type 1 ou 2 suivis au sein de l’hôpital universitaire de Bangalore. Les images prises étaient ensuite relues par 5 ophtalmologistes en aveugle. Le critère de jugement était la spécificité, la sensibilité et les valeurs prédictives négative et positive.

Au total, 900 sujets ont été inclus. La prévalence de la rétinopathie dépistée par l’IA était de 28 %, avec une majorité de rétinopathies non proliférantes modérées. La sensibilité était moyenne à 83 %, mais s’élevait à 93 % et 98,7 % lorsque n’étaient considérées respectivement que les rétinopathies modérées ou plus sévères et les rétinopathies menaçant la vision. La valeur prédictive négative (probabilité que la condition ne soit pas présente lorsque le test est négatif) était de 97,8 %, ce qui est évidemment important pour un test de dépistage. En revanche, la valeur prédictive positive (probabilité que la condition soit présente lorsque le test est positif) était moins bonne (78,2 %), le risque étant donc de faire des diagnostics de rétinopathie à tort. À noter que les seuils de sensibilité et spécificité étaient supérieurs aux seuils fixés par la FDA pour l’approbation de ce type d’outil. Il faudrait toutefois confronter ces résultats à des données de rétinographie mydriatique, voire de rétinographie grand champ, car le risque est de manquer des diagnostics sur des photos d’une zone limité de la rétine. Toujours est-il que dans un contexte de santé publique et d’accès aux soins limité, ce type d’outils représente probablement une avancée majeure.

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