La place de l’intelligence artificielle dans le domaine du glaucome

Le dépistage, le diagnostic et le suivi d’un glaucome génèrent beaucoup de données qui peuvent être interprétées par des algorithmes d’intelligence artificielle [1]. Des articles récents ont montré une performance élevée des algorithmes d’intelligence artificielle pour détecter et reconnaître ou classifier des anomalies du champ visuel, de la papille optique, et des analyses OCT de la tête du nerf optique et de la région maculaire. Ces algorithmes permettent à la fois de dépister, diagnostiquer et déterminer le stade d’un glaucome.

>>> Une équipe coréenne a ainsi évalué la performance d’un algorithme d’apprentissage profond pour l’analyse globale d’images issues de rétinographies non mydriatiques [2]. L’algorithme a été développé de façon à rechercher des signes de rétinopathie diabétique, de dégénérescence maculaire liée à l’âge (DMLA) (drusen et hémorragies maculaires), de membranes et trous maculaires, d’atrophie choriorétinienne myopique, de modifications de la papille évocatrices de glaucome et de déficits de la couche des fibres optiques (fig. 1).

Quatre bases de données comprenant 96 500 images de fond d’œil ont été utilisées pour alimenter l’algorithme. Une équipe de 57 ophtalmologistes spécialisés dans différents domaines (spécialistes du glaucome et de rétine médicale notamment) a réalisé une lecture d’une partie des images de façon à pouvoir concevoir puis améliorer l’algorithme. Une autre partie des images a été également lue par des ophtalmologistes et ensuite utilisée pour tester les performances de l’algorithme. L’aire sous la courbe ROC (qui traduit[...]

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