Bien que le dépistage basé sur l’intelligence artificielle (IA) ait été validé pour la rétinopathie diabétique, l’application de la technologie au glaucome s’est révélée plus difficile car le glaucome n’est pas une maladie unique. Un diagnostic de glaucome repose sur une constellation de symptômes, de tests diagnostiques et de données longitudinales.
Cependant, les recherches sur la possibilité d’utiliser l’IA pour dépister le glaucome se poursuivent sans relâche car elles recèlent un énorme potentiel pour améliorer le dépistage de l’une des causes de perte de vision les plus sous-diagnostiquées au monde.
Une nouvelle étude présentée aujourd'hui au 129ème La réunion annuelle de l'American Academy of Ophthalmology s'ajoute au corpus de recherche en expansion. Cela montre qu’un algorithme d’apprentissage automatique était plus précis que des évaluateurs humains formés pour identifier les patients à risque de glaucome.
Des chercheurs de l'Institut d'ophtalmologie de l'University College de Londres et du Moorfields Eye Hospital ont utilisé 6 304 images du fond d'œil recueillies pour une vaste étude de cohorte basée sur la population (EPIC-Norfolk Eye Study) pour comparer l'exactitude de leur algorithme et celle d'un évaluateur humain qualifié pour estimer une mesure clé du glaucome, le rapport cupule-disque vertical. Un spécialiste du glaucome a examiné les patients pour confirmer le diagnostic.
Les résultats ont montré que l'algorithme identifiait correctement les patients atteints de glaucome dans 88 à 90 % des cas ; les évaluateurs humains étaient corrects dans 79 à 81 pour cent du temps. L’algorithme n’a pas fait de différence entre ceux qui souffraient ou pourraient souffrir de glaucome.
Les auteurs affirment que leur étude se démarque des études précédentes car l'algorithme a été testé sur une cohorte de patients qui reflète plus fidèlement l'éventail de patients qui seraient vus lors d'un dépistage de routine, puisque seulement 11 pour cent des yeux de l'ensemble de données étaient suspects de glaucome.
Le chercheur principal Anthony Khawaja, PhD, FRCOphth, s'est dit surpris de voir à quel point l'apprentissage automatique a surpassé les testeurs humains. Il espère qu'il pourra éventuellement être utilisé comme outil rentable pour un premier dépistage du glaucome. Cependant, le Dr Khawaja note qu'un processus de dépistage pourrait augmenter la précision de l'algorithme en incluant d'autres indicateurs de risque de glaucome, comme la pression intraoculaire.
Le glaucome reste l’une des causes les plus courantes de perte de vision irréparable à l’échelle mondiale. À ce jour, le dépistage du glaucome coûte trop cher, mais j’espère que les solutions d’intelligence artificielle, associées à d’autres approches comme le ciblage par risque génétique, seront la solution. »
Anthony Khawaja, PhD, chercheur principal de l'étude et professeur, ophtalmologie et chirurgien ophtalmologiste consultant honoraire, University College London
