De Fauw J, Ledsam JR, Romera-Paredes B et al. Clinically applicable deep learning for diagnosis and referral in retinal disease.
Nat Med, 2018;24:1342-1350.

L’intérêt de l’intelligence artificielle pour l’interprétation de l’imagerie en rétine médicale résulte peut-être de la conjonction de l’accroissement du volume des données à interpréter, de l’affinement de la sémiologie associée au démembrement de pathologies qui étaient autrefois vues de façon très globale avec l’amélioration des capacités de nos ordinateurs à traiter de nombreuses données.

Dans le cadre de la Dégénérescence Maculaire Liée à l’ ge (DMLA), alors qu’il y a une vingtaine d’années, il apparaissait déjà remarquable de distinguer une fluorescence sans diffusion correspondant à des altérations pigmentaires d’une diffusion du colorant traduisant la présence de néovaisseaux choroïdiens, il faut à présent, sur la base de clichés et d’un OCT devenu multimodal, établir un diagnostic plus précis suivant la localisation d’une néovascularisation par rapport à l’épithélium pigmentaire, suivant l’épaisseur choroïdienne, distinguer entre 4 types de néovaisseaux, puis établir un pronostic suivant la présence d’un éventuel œdème intrarétinien, faire intervenir les altérations pigmentaires dans ce pronostic… On peut ajouter à ces éléments l’augmentation du nombre de patients maintenant bien mieux dépistés à des stades plus précoces, la diminution de la démographie médicale et enfin l’exigence des médecins comme des patients du meilleur diagnostic pour une prise en charge adaptée.

Au Royaume-Uni, l’ophtalmologie est d’abord gérée par les médecins généralistes et surtout les nombreux opticiens et optométristes qui référent les patients suspects aux rares ophtalmologistes spécialisés. À Londres, ce dépistage est particulièrement bien organisé et par exemple pour les néovaisseaux de la DMLA, il ne s’écoule en moyenne que quelques jours entre la consultation chez l’opticien et l’injection d’anti-VEGF en milieu hospitalier. Le faible nombre d’ophtalmologiste (moins de 600 pour l’ensemble du Royaume-Uni) limite le temps disponible (7 à 9 minutes par patient lors de la consultation initiale les injections et le suivi sont globalement réalisés par les infirmières avec des avis médicaux ponctuels).

Dans ce contexte, les auteurs de cette étude, réalisée en commun par des ophtalmologistes du Moofields Eye Hospital à Londres et la société DeepMind (Londres, Royaume-Uni) ont évalué l’intérêt d’un modèle d’intelligence artificielle (IA) pour gérer le degré d’urgence à adresser les patients au spécialiste de la rétine. L’originalité du modèle d’IA élaboré par la société DeepMind repose sur l’analyse d’images en 3 dimensions de l’OCT. Le modèle a d’abord été entrainé[...]

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