Les chercheurs ont développé des modèles d’apprentissage profond (IA) pour aider les ophtalmologistes à diagnostiquer les infections cornéennes, telles que la kératite (IK). Cette inflammation de la cornée touche des millions de personnes dans le monde, notamment dans les pays en développement où l’accès à des soins oculaires spécialisés est limité. La kératite est donc une cause importante de cécité cornéenne au niveau mondial.
L’étude, qui a analysé 35 études sur l’utilisation de modèles d’IA pour diagnostiquer la kératite infectieuse, rapporte de bons résultats. Ce sont publié dans eClinicalMedicine, qui fait partie de The Lancet.
L’IA fonctionne légèrement mieux
La recherche conclut que les modèles d’IA fonctionnent aussi bien, voire légèrement mieux, que les ophtalmologistes. Pour l’étude, un total de plus de 136 000 images de la cornée ont été analysées par les différents modèles d’IA. Les modèles d’IA correspondaient à la précision diagnostique des ophtalmologistes avec une sensibilité de 89,2 pour cent et une spécificité de 93,2 pour cent. Les ophtalmologistes ont atteint respectivement une sensibilité de 82,2 pour cent et une spécificité de 89,6 pour cent lors du diagnostic.
« Nos recherches montrent que l’IA a le potentiel de fournir des diagnostics rapides et fiables, ce qui pourrait révolutionner la façon dont nous traitons les infections cornéennes dans le monde. Ceci est particulièrement prometteur pour les régions où l’accès aux soins oculaires spécialisés est limité et pourrait contribuer à réduire le fardeau de la cécité évitable dans le monde entier », a déclaré le Dr Ting, auteur principal de l’étude, membre du Birmingham Health Partners (BHP) et consultant en ophtalmologie à l’Université de Birmingham.
Distinguer les causes sous-jacentes
Les modèles d’IA se sont également révélés efficaces pour distinguer les yeux sains, les cornées infectées et les diverses causes sous-jacentes des IK, telles que les infections bactériennes ou fongiques.
Bien que ces résultats démontrent le potentiel de l’apprentissage profond et des modèles d’IA dans les soins oculaires, les chercheurs ont également souligné qu’en plus de la validation externe des résultats, des données plus diverses sont également nécessaires pour accroître la fiabilité de ces modèles à des fins cliniques. Alors que la technologie de l’IA continue de croître et joue un rôle central en médecine, elle pourrait bientôt devenir un outil important dans la prévention de la cécité cornéenne dans le monde.
Le glaucome en images
Des recherches sont également menées aux Pays-Bas depuis plusieurs années sur l’utilisation de modèles d’IA pour un diagnostic meilleur (et plus rapide) des troubles oculaires. Un bon exemple est le projet d’IA « Glaucoma in Image ». Plus de 100 000 photos du fond d’œil ont été mises à disposition à cet effet en 2020. Ces photos ont été utilisées pour « entraîner » les ordinateurs à reconnaître le glaucome grâce à l’IA. À cette fin, toutes les photographies du fond d’œil ont d’abord été évaluées par deux spécialistes. Ces données, ainsi que les photos, ont été saisies dans le système informatique.
Il a ensuite été vérifié si l’ordinateur avait posé le même diagnostic que les spécialistes. Grâce à l’énorme quantité de photos et d’examens, l’ordinateur, avec l’aide de l’IA (intelligence artificielle), apprendra à déterminer à partir d’une photo du fond d’œil si l’œil en question souffre de glaucome.
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