Alors que la médecine est un domaine dans lequel de nombreuses découvertes sont encore à faire, l’IA peut être utile. Et récemment, il s’avère que l’IA peut aider les personnes qui ont le diabète à améliorer leur problème de vue.
Cette fonctionnalité fait partie d’une série explorant l’impact de l’IA sur la recherche médicale et les traitements. Voici ce qu’il en est.
Diagnostiquer la perte de la vue par l’IA chez les diabétiques
Au Royaume-Uni, le NHS recommande un dépistage oculaire tous les un à deux ans pour les diabétiques. Tandis qu’aux États-Unis, il est conseillé de dépister chaque adulte atteint de diabète de type 2 dès le diagnostic, puis annuellement.
Cependant, de nombreux patients ne suivent pas ces recommandations en raison de divers obstacles, tels que le coût et l’accessibilité. Roomasa Channa, spécialiste de la rétine, souligne que le dépistage peut prévenir la perte de vision.
Actuellement, l’interprétation manuelle des images du fond d’œil est « un travail très répétitif ». Mais certains pensent que l’intelligence artificielle (IA) pourrait accélérer le processus et le rendre moins coûteux.
Un traitement encore expérimental
En effet, l’IA peut être formée pour détecter les étapes de la rétinopathie chez les personnes atteintes de diabète qui perdent peu à peu la vue. Pour dépister la rétinopathie diabétique, les professionnels de la santé prennent des photos de la paroi intérieure arrière de l’œil, connue sous le nom de fond d’œil.
Comme la rétinopathie diabétique se développe par étapes claires, l’IA peut être formée pour la détecter. Dans certains cas, le logiciel peut même décider si le fait de s’adresser à un spécialiste des yeux est nécessaire. Sinon il peut être possible de travailler en tandem avec des évaluateurs d’images humains. L’un de ces systèmes a été mis au point par l’entreprise de technologie de la santé Retmarker, basée au Portugal.
Une technologie encore peu fiable ?
Son système identifie les images du fond d’œil qui pourraient être problématiques et les envoie à un expert humain pour un examen plus approfondi. C’est normalement un outil d’assistance. Mais la peur du changement limite l’adoption d’outils de diagnostic alimentés par l’IA comme celui-ci.
Des études indépendantes ont suggéré que des systèmes tels que Retmarker Screening et EyeArt d’Eyenuk présentent des taux de sensibilité et de spécificité acceptables.
En fait, les patients et les professionnels craignent les erreurs de diagnostics. En effet, cette technologie n’est pas encore 100% au point. De ce fait, les risques de faux positifs sont grands. Ils sont source d’anxiété et de dépenses, car ils entraînent des visites inutiles chez un spécialiste. En général, des images de mauvaise qualité peuvent entraîner des faux positifs dans les systèmes d’intelligence artificielle.
Des essais sont prometteurs
Lors d’essais en Thaïlande, les performances de l’IA qui détecte les problèmes de vue des personnes qui ont le diabète ont été très différentes de celles de ces scénarios hypothétiques mentionnés ci-dessus.
L’un des problèmes réside dans le fait que l’algorithme nécessitait des images du fond d’œil d’une qualité irréprochable. Ce qui est loin d’être le cas avec des lentilles parfois sales, un éclairage imprévisible et des caméramans ayant des niveaux de formation différents.
Les chercheurs affirment avoir tiré des leçons sur l’importance de travailler avec de meilleures données et de consulter un large éventail de personnes. De cette manière l’IA analyse la vue d’un patient qui a le diabète.
Google a suffisamment confiance en son modèle d’IA pour annoncer, en octobre, qu’il en concédait la licence à des partenaires en Thaïlande et en Inde. Google a également indiqué qu’il travaillait avec le ministère thaïlandais de la santé publique pour évaluer la rentabilité de l’outil.
Un problème géographique
Le coût des dépistages varie selon les pays. Retmarker propose un service à environ 5 euros par dépistage, tandis qu’aux États-Unis, les coûts sont plus élevés. À Singapour, une étude a révélé qu’un modèle hybride, combinant IA et évaluation humaine, était le plus rentable.
Cependant, le professeur Ting note que Singapour a pu réaliser des économies grâce à une infrastructure déjà en place. Bilal Mateen, de l’ONG PATH, souligne que les données sur le rapport coût-efficacité des outils d’IA sont solides dans les pays riches, mais manquent dans d’autres régions.
L’IA peut-elle vraiment être utile dans ce domaine de la santé ?
Les chercheurs appellent donc à une réflexion sur l’équité d’accès à ces technologies. Le Dr Channa espère que l’IA pourra réduire les inégalités en matière de soins ophtalmologiques, tout en rappelant que d’autres maladies oculaires nécessitent également une attention.
Malgré les défis, l’enthousiasme pour l’IA dans le dépistage de la rétinopathie est palpable. Et on espère qu’elle sera largement adoptée pour aider d’autres patients diabétiques.
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