Rétinopathie diabétique : l'intelligence artificielle au service d'une détection précoce

Une équipe de scientifiques australiens et brésiliens a mis au point un algorithme capable de diagnostiquer de manière précoce une des complications du diabète, la rétinopathie diabétique. Leurs travaux sont publiés dans « Computers in Biology and Medicine ».

Actuellement, le diagnostic de la rétinopathie diabétique repose sur l'angiographie à la fluorescéine et la tomographie par cohérence optique qui permettent de rechercher la fuite du liquide rétinien.

« Notre méthode propose d'utiliser le "deep learning", l'une des approches les plus courantes dans le domaine de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, pour améliorer la détection des lésions de la rétinopathie diabétique dans les images du fond d'œil », indique au « Quotidien » Tiago Carvalho, un des auteurs de l'étude.

Plusieurs techniques de deep learning permettant de détecter automatiquement les exsudats rétiniens dans les images du fond d'œil ont été étudiées, ces exsudats étant caractéristiques de la maladie débutante.

Les différentes méthodes ont été comparées en termes de précision, de sensibilité et de spécificité obtenues. Avec la plus performante, appelée Resnet-50 + SVM, « nous sommes en mesure de détecter environ 99 % des lésions dans deux bases de données publiques », avance Tiago Carvalho. La première base, DIARETDB1, comprend 89 images de fond d'œil, et la seconde e-Ophtha 47.

« Ces résultats représentent une étape très importante vers un système robuste et collaboratif pour aider les médecins à détecter précocement ce type de lésions chez les patients atteints de rétinopathie diabétique », conclut Tiago Carvalho.