Le diagnostic précoce du glaucome est un enjeu majeur de la santé visuelle d’une population vieillissante. La pénurie actuelle des ophtalmologistes rend difficile l’accès à une consultation de dépistage. Un glaucome peut être suspecté devant une papille présentant une excavation supérieure à la normale (rapport cup/disc supérieur à 0,4) en lien avec une atteinte de l’anneau neuro-rétinien. Ce diagnostic peut être confirmé par la tomographie en cohérence optique grâce à la mesure de l’épaisseur des fibres ganglionnaires. Les techniques d’intelligence artificielle appliquées aux rétinophotographies, largement utilisées pour le dépistage de masse de la rétinopathie diabétique, ont toutes leur place dans le dépistage du glaucome, à l’heure de télémédecine et des protocoles de délégation.
Name
412 - Détection automatisée du glaucome par l’intelligence artificielle à partir de rétinophotographies du pôle postérieur
Introduction
Patients et Methodes
Afin de classifier automatiquement les rétinophotographies en glaucome/ non glaucome, nous avons conçu, entrainé et testé une intelligence artificielle. Notre réseau à convolution est entrainé sur une partie de la base de rétinophotographies OPHDIAT en utilisant 1839 examens pour lesquels un diagnostic de glaucome était suspecté, ainsi que 9195 examens présentant une papille normale. Le test a été réalisé sur la base de données REFUGE composée de 800 rétinophtographies dont la présence de glaucome a été confirmé par un examen OCT, un champ visuel ainsi que d’autres paramètres cliniques.
Résultats
Sur la base de donnée REFUGE, notre algorithme obtient une aire sous la courbe ROC (AUC) de 0,971 permettant d’obtenir une sensibilité de 0 ,875 pour une spécificité de 0,947 pour un réglage spécifique ou bien une sensibilité de 0,975 pour une spécificité de 0,847 pour un réglage sensible.
Discussion
L’algorithme proposé atteint des résultats extrêmement élevés et proche de la première place du concours international organisé par les concepteurs de la base REFUGE. A la différence des algorithmes concurrents, le nôtre a été entrainé sur des images ayant uniquement une suspicion de glaucome, la vérité terrain est donc plus faible. Outre ces très bon résultats, notre algorithme est très rapide et peut diagnostiquer la présence du glaucome en moins d’une seconde. De nouvelles pistes d’amélioration sont en cours d’investigation et permettrons d’améliorer encore les résultats par l’utilisation de pré-traitements adaptés. Par contre, cette technique se limite au dépistage des glaucomes présentant déjà une atteinte morphologique papillaire.
Conclusion
La détection automatisée du glaucome à partir de rétinophotographies de dépistage est une technique d’avenirs’inscrivant dans les protocoles organisationnels. Elle permet un dépistage de masse grâce à un examen fiable, sensible, spécifique, facilement accessible et peu coûteux afin d’instaurer dans les plus brefs délais une thérapeutique et un suivi adapté à chacun.