Ces dernières années, les intelligences artificielles (IA) se sont invitées dans l’interprétation des rétinographies et des tomographies en cohérence optique.Afin de bénéficier d’une expertise plus large, des chercheurs anglais ont entraîné un algorithme à diagnostiquer différentes maladies oculaires (notamment rétinopathie diabétique et glaucome) et à prédire à trois ans des maladies complexes (AVC ischémique, infarctus du myocarde, insuffisance cardiaque et maladie de Parkinson) en utilisant l’apprentissage auto-supervisé.Dénommée RETFound, cette IA a été entraînée avec 904 170 rétinographies et 736 442 tomographies en cohérence optique issues en majorité d’un centre de référence anglais de traitement des maladies oculaires. Les chercheurs ont ensuite testé les capacités de cet algorithme à diagnostiquer ou prédire les maladies précédemment évoquées en comparaison à d’autres IA. Ce test a eu lieu sur des données extérieures au centre, et montre la supériorité de RETFound sur ses concurrents.Concernant les pathologies oculaires, RETFound excelle dans le diagnostic de la rétinopathie diabétique et du glaucome, ainsi que dans le pronostic à un an de la conversion en DMLA humide dans l’oeil controlatéral. Il prédit mieux que les autres modèles testés l’infarctus du myocarde et l’insuffisance cardiaque à trois ans.
Références
Nature 13 septembre 2023. doi:10.1038/s41586-023-06555-x. Online ahead of print Zhou Y, Chia MA, Wagner SK, et al. A foundation model for generalizable disease detection from retinal images. PMID : 37704728