Intelligence artificielle dans la détection de la rétinopathie du prématuré ARVO 2019 - E-journal

Intelligence artificielle dans la détection de la rétinopathie du prématuré

D’après Greenwald MF et al., abstr. 1526, actualisé

Dans cette étude rétrospective observationnelle, il été réalisé une évaluation de la faisabilité de la détection de la rétinopathie du prématuré (ROP) et de la nécessité d’un traitement en utilisant l’intelligence artificielle (IA) par le biais de la télémédecine. Les sujets ont été inclus à partir de la base de données du programme de ROP télémédecine de l’université de l’Oregon utilisé au Salem Hospital entre 2015 et 2018. Les images utilisées par ce programme de télémédecine étaient des photos de fond d’œil réalisées par Retcam®. Elles ont toutes été interprétées et classées par niveau de sévérité par un ophtalmologiste pédiatrique puis par l’IA à l’aide du programme “i-ROP DL system” qui réalisait aussi une classification de la sévérité de la ROP pour chaque image.

Au total, 81 enfants ont été inclus dans cette analyse. Parmi eux, 2 (4 yeux) ont développé une ROP durant la période de l’étude et ont été traités rapidement.

L’aire sous la courbe du score retrouvé par l’i-ROP était de 0,99. La sensibilité des ROP détectées par l’IA avec un degré de sévérité de 3 était de 100 % et la spécificité de 89,7 %.

Les correspondances entre les classifications de la sévérité des ROP sont détaillées dans la figure.

Cette étude montre que l’évaluation de la présence et de la sévérité d’une ROP est fiable en utilisant une analyse par l’IA des photos de fond d’œil réalisées par Retcam® chez les prématurés. L’incorporation d’une IA dans la détection et la classification des ROP pourrait permettre une deuxième lecture de chaque cliché analysé par un ophtalmologiste entraîné afin de réduire le risque de mauvaise interprétation.