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Regards sur
l’intelligence artificielle

Machine Learning, Deep Learning, réseau de neurones convolutifs… Lorsque la machine apprend à réfléchir sur des grandes quantités d’images numérisées ou de données ophtalmologiques, les progrès sont spectaculaires et les applications potentielles très nombreuses.

Les promesses de l’intelligence artificielle au service de la communauté ophtalmologique ont mille visages : aide à l’analyse d’image, confirmation des diagnostics simples, accompagnement de la décision thérapeutique et optimisation des protocoles de traitement, recherche de facteurs prédictifs de réponse aux traitements, suivi semi-automatisé de certains patients…

Outil performant, assistant du praticien, compagnon du chercheur, l’intelligence artificielle doit d’abord être vue comme un gain de temps permettant aux médecins de se concentrer là où leur expertise est la plus pertinente. Vous trouverez ci-après quelques unes des applications les plus prometteuses, à court, moyen ou long terme, qui sont au coeur des recherches actuelles. 1,2

3) IA au domicile du patient : nouveaux outils de suivi ?

OCT et autres examens à domicile : nouvelle tendance ou utopie délétère ? 6,8-10

Traiter le plus précocement un patient ayant évolué vers une DMLA néovasculaire ou présentant une récidive est déterminant. Cependant, afin d’assurer une bonne continuité des soins et une adhésion au traitement optimale, des visites fréquentes au cabinet sont nécessaires, ce qui peut avoir un retentissement sur le quotidien des patients et également des praticiens.

Pour répondre à cette problématique, l’utilisation d’appareils d’imagerie associés à l’IA utilisés à domicile pourraient être l’une des solutions.

Le développement à grande échelle de ces technologies nécessite encore de nombreux ajustements et discussions (interprétation des résultats, maintien du suivi avec l’ophtalmologiste, nécessité parfois de recevoir le patient en urgence, coût…) mais permettrait potentiellement une surveillance continue des patients, avec adressage à l’ophtalmologiste uniquement en cas de besoin.

Plusieurs entreprises se sont penchées sur la question en développant des solutions basées sur le principe de détection précoce des distorsions ou des systèmes d’OCT couplés à des algorithmes. Réalisées à domicile et associes à de l’IA, ces techniques ont démontré un intérêt dans la détection précoce de la survenue d’une DMLA néovasculaire ou des récidives.

Examen OCT à domicile

Cette tendance liée à l’ère du numérique peut certainement être vue comme un potentiel progrès futur dans le suivi des patients, mais doit inciter à informer et sensibiliser convenablement le patient sur sa maladie, ses risques et enjeux, afin que le lien avec l’ophtalmologiste ne soit jamais perdu ou négligé.

#intelligenceartificielle #domicile #OCT #suivi

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Regards sur la restauration visuelle

Redonner la vue : entre l’un des rêves les plus fous de la médecine et Graal de l’ophtalmologie, le symbole est immense.

Les premiers succès arrivent et suscitent de nombreux espoirs, que ce soient les prothèses rétiniennes ou corticales, l’optogénétique, la greffe de rétine ou encore la thérapie cellulaire.

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En tant que praticien,
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ET APRÈS DEMAIN ?

Première pathologie ayant bénéficié de l’intelligence artificielle, la rétinopathie diabétique a ouvert la voie vers un nouveau futur pour l’ophtalmologie et les maladies rétiniennes.

En ligne de mire de ces innovations : répondre à une augmentation importante dans les années à venir du nombre de patients atteints de ces pathologies et fournir de nouvelles méthodes de dépistage et de diagnostic.

Développement de la télémédecine, analyse d’images automatisée, analyse de biomarqueurs… le chemin à parcourir est encore long mais motivé par l’objectif d’optimiser le suivi des patients, de leur proposer des traitements personnalisés et d’améliorer toujours plus leur quotidien.

Références

  1. Cai L, et al. Applications of Artificial Intelligence for the Diagnosis, Prognosis, and Treatment of Age-related Macular Degeneration. Int Ophthalmol Clin. 2020;60(4):147-168.
  2. Gualino V, Guigou S. Intelligence artificielle et rétine. Images en Ophtalmologie. 2019:13(6).
  3. Schmidt-Erfurth U, et al. Artificial intelligence in retina. Prog Retin Eye Res. 2018 Nov;67:1-29.
  4. Ahuja AS, Halperin LS. Understanding the advent of artificial intelligence in ophthalmology. J Curr Ophthalmol. 2019 May 28;31(2):115-117.
  5. Keskinbora K, Güven F. Artificial Intelligence and Ophthalmology. Turk J Ophthalmol. 2020;50:37-43.
  6. Gualino V, Guigou S. Intelligence artificielle et nouvelles technologies pour le diagnostic et le suivi des pathologies rétiniennes. Les Cahiers d’Ophtalmologie. Mai/Juin 2020;n°236/237:30-3.
  1. Venhuizen FG, et al. Deep learning approach for the detection and quantification of intraretinal cystoid fluid in multivendor optical coherence tomography. Biomed Opt Express. 2018 Mar 7;9(4):1545-1569.
  2. Ho AC, et al. Real-World Performance of a Self-Operated Home Monitoring System for Early Detection of Neovascular Age-Related Macular Degeneration. J Clin Med. 2021;10:1355.
  3. Busquets MA, Sabbagh O. Current status of home monitoring technology for age-related macular degeneration. Curr Opin Ophthalmol. 2021 May 1;32(3):240-246.
  4. Nahen K, et al. Evaluation of a Self-Imaging SD‑OCT System for Remote Monitoring of Patients with Neovascular Age Related Macular Degeneration. Klin Monbl Augenheilkd. 2020 Dec;237(12):1410-1418

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