La rétinopathie du prématuré (RDP), une grave affection oculaire qui touche les bébés prématurés, est une cause majeure de déficience visuelle et de cécité.
Un traitement précoce peut atténuer les pires effets de la RDP, mais la pénurie d'ophtalmologues pédiatriques, en particulier dans les pays à faible revenu et à revenu intermédiaire, constitue un obstacle majeur.
Dans une étude publié dans The LancetLes chercheurs ont mis au point un modèle d'IA sans code pour diagnostiquer la RDP à partir d'images rétiniennes.
Ils pensent que ce modèle aidera les ophtalmologues à diagnostiquer la maladie depuis n'importe où dans le monde, car il fonctionne sur Google Cloud et ne nécessite qu'une expertise technique minimale.
À propos de la rétinopathie du prématuré (RDP)
La RDP est une croissance anormale des vaisseaux sanguins dans la rétine, généralement observée chez les enfants nés avant la 31e semaine de grossesse ou dont le poids corporel est inférieur à 3 livres.
Si la RDP légère peut se résorber d'elle-même, les cas graves peuvent entraîner un décollement de la rétine, une déficience visuelle et la cécité.
Plusieurs caractéristiques rétiniennes sont utilisées pour diagnostiquer la RDP, notamment la maladie plus, définie comme une tortuosité anormale des vaisseaux sanguins rétiniens. "La présence d'une maladie plus est considérée comme un marqueur de rétinopathie nécessitant un traitement", expliquent les chercheurs dans l'étude. Le dépistage systématique par les ophtalmologistes pédiatriques peut contribuer à prévenir la progression de la RDP.
Études précédentes ont déjà démontré que les modèles d'IA peuvent diagnostiquer avec précision une RDP sévère sur la base de l'analyse des images de la rétine. Cependant, la plupart de ces modèles nécessitent une expertise technique et des ressources matérielles importantes, qui sont rares dans certains environnements médicaux.
Un modèle d'IA accessible et sans code résout ces problèmes, permettant aux ophtalmologues d'accéder à des diagnostics rétiniens de pointe à partir de n'importe quel endroit disposant d'une connexion internet.
Le rôle de l'IA
L'étude compare un modèle d'IA sans code construit sur l'interface de programmation d'applications (API) AutoML Vision de Google Cloud et un modèle sur mesure construit à partir de zéro.
"L'application d'IA sans code a été développée à partir d'images de nouveau-nés issus de milieux ethniques et socio-économiques divers dans un hôpital du Royaume-Uni", décrivent les chercheurs.
Comme il fonctionne sur Google Cloud AutoML, le modèle ne nécessite qu'une expertise technique minimale et aucun matériel, à l'exception d'une connexion à Internet : il vous suffit d'introduire vos images rétiniennes dans le modèle pré-entraîné.
L'étude a révélé que le modèle Google Cloud AutoML sans code avait des performances similaires à celles du modèle sur mesure, avec une précision similaire à celle des ophtalmologistes chevronnés dans la détection de la maladie plus.
L'un des auteurs, le Dr Konstantinos Balaskas, professeur associé à l'University College de Londres, ditNous espérons que notre technique d'automatisation du diagnostic de la rétinopathie du prématuré améliorera l'accès aux soins dans les régions mal desservies et préviendra la cécité chez des milliers de nouveau-nés dans le monde entier. Nous espérons que notre technique d'automatisation du diagnostic de la rétinopathie du prématuré améliorera l'accès aux soins dans les régions mal desservies et préviendra la cécité chez des milliers de nouveau-nés dans le monde".
Le Dr Deepak Bhatt, MPH, directeur du Mount Sinai Heart à New York, a fait l'éloge de l'étude en déclarant : "Il s'agit d'une étude intelligente qui montre une application potentiellement très utile de l'intelligence artificielle. Les auteurs ont montré que leur programme d'intelligence artificielle était aussi performant que des ophtalmologistes chevronnés pour identifier une cause majeure de cécité chez les enfants en examinant des images rétiniennes".
M. Bhatt a souligné le potentiel de l'IA dans le domaine des soins de santé : "L'apprentissage automatique et l'IA sont sortis du domaine de la science-fiction pour trouver une utilité possible dans la pratique clinique. Cette étude en est un bon exemple. D'autres études de ce type sont nécessaires dans diverses populations."
Les modèles basés sur l'informatique dématérialisée sont accessibles à toute personne disposant d'une connexion internet.
Il n'y a aucune exigence matérielle et le modèle est pré-entraîné, de sorte que vous n'avez besoin que d'une entrée (dans ce cas, des images rétiniennes).
Les chercheurs admettent que le modèle a été testé principalement à partir d'images prises avec Retcam, un type spécifique de caméra rétinienne qui a tendance à être coûteux.
Toutefois, avec un peu de travail, il pourrait être étendu à d'autres images rétiniennes, ce qui aiderait les prestataires de soins de santé à accéder à des diagnostics rétiniens de pointe, où qu'ils se trouvent dans le monde.
