Aujourd’hui, le diagnostic en pathologie cornéenne repose essentiellement sur le recueil de données cliniques et la topographie cornéenne. Le recours à l’OCT haute résolution de la cornée est en augmentation mais n’est pas encore totalement généralisé. Dans cet article, nous tâcherons d’exposer, notamment au travers d’exemples concrets, pourquoi l’intelligence artificielle (IA) et particulièrement les réseaux de neurones sont utiles en pathologie cornéenne. Ils devraient notamment permettre de passer à un niveau supérieur d’analyse et d’automatisation des diagnostics en topographie et en OCT de cornée.

Brève introduction sur les réseaux de neurones

Nous ne rentrerons pas dans les détails du fonctionnement de ces modèles complexes ni de l’origine biologique de leur nom, qui ont finalement peu d’intérêt pratique. Il semble néanmoins important de rappeler leurs différentes applications (fig. 1) et ce que l’on peut en attendre dans notre pratique. Nous nous concentrerons sur les réseaux de neurones convolutifs qui permettent de travailler directement à partir d’images. Ces modèles apprennent à réaliser une tâche spécifique à partir d’une image après avoir été exposés à des exemples.

La tâche la plus courante est celle de la classification. L’objectif est d’attribuer une “classe” ou catégorie à une image, qui correspond le plus souvent à un diagnostic. Ainsi, après un entraînement sur des exemples d’images associées à leurs diagnostics, le modèle est capable de classer de nouvelles images qu’il n’a jamais “vues” pendant son entraînement. Il n’a en revanche aucune capacité d’improvisation et ne pourra proposer qu’un des diagnostics rencontrés pendant l’entraînement.

La deuxième application la plus courante de ces réseaux de neurones est la segmentation. Ici, l’objectif est, à partir d’une image, de produire une nouvelle image de la même taille que celle d’origine, dans laquelle chaque pixel a été affecté à une classe. Déjà décrits en rétine, ces modèles permettent par exemple de segmenter les différentes couches rétiniennes ou de délimiter les drusen ou le liquide sous-rétinien. Ils ont l’avantage de donner une information détaillée sur la localisation des anomalies détectées et donc améliorer l’interprétabilité des résultats.

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