Touchant 8,5 % de la population adulte de la planète, le diabète est considéré comme une épidémie mondiale[i]. D’ici 2020, 10 % de la population canadienne vivra avec le diabète. Or, les personnes atteintes présentent un risque accru de détérioration de la vision, qui est la principale cause de cécité chez les adultes de moins de 60 ans (d’âge actif). La rétinopathie diabétique est une complication du diabète et représente 80 % des cas de cécité associée au diabète. Une détection précoce de la rétinopathie diabétique grâce à un dépistage régulier contribue efficacement à la prévention de la perte de vision attribuable au diabète, puisque les traitements nécessaires préviennent les dommages rétiniens irréversibles.

Action diabète Canada considère le dépistage de la rétinopathie diabétique comme une priorité de premier ordre. Cette mesure de prévention est partagée entre les autorités de santé et de télésanté financées par les provinces, qui mettent sur pied des programmes de dépistage de la rétinopathie diabétique visant à rejoindre les populations vulnérables et sous-desservies. Les programmes de dépistage rétinien à distance ont le potentiel d’être appliqués à grande échelle dans le contexte d’un programme de dépistage populationnel à plus grande portée. Pour y arriver, on doit tenir compte des contraintes de capacité diagnostique des ophtalmologistes canadiens. Dans cette optique, Action diabète Canada collabore désormais avec un groupe de chercheurs du Département d’ophtalmologie de l’Université de Montréal (UdeM) et avec l’École polytechnique de Montréal, en partenariat avec l’Institut des algorithmes d’apprentissage de Montréal (MILA). Le MILA rassemble des chercheurs de l’Université de Montréal dont les travaux sont axés sur l’apprentissage machine et l’analytique fondée sur l’intelligence artificielle. Grâce au financement qui leur a été accordé par Action diabète Canada et l’UdeM, ces chercheurs prévoient développer des algorithmes faisant appel à des technologies avancées pour faire la lecture des images du fond rétinien et des examens de tomographie par cohérence optique dans le but de poser un diagnostic détaillé de rétinopathie diabétique ou d’autres maladies oculaires. L’objectif fondamental du projet consiste à améliorer l’accès à des soins ophtalmologiques de qualité supérieure en diminuant le temps de lecture des images et en augmentant la productivité des cliniciens. Ensemble, Action diabète Canada et l’UdeM souhaitent explorer le rôle de l’intelligence artificielle dans l’analyse des images rétiniennes et son potentiel d’application dans les différents contextes cliniques au Canada et ailleurs. Après avoir mis au point et validé ses algorithmes, le groupe envisage de créer un consortium national qui pourrait se servir des technologies avancées pour permettre une analyse des images de la rétine et des examens de tomographie par cohérence optique de grande valeur d’un bout à l’autre du pays.

Cette collaboration de recherche a récemment fait l’objet d’un article paru dans le Journal de Québec. Nous vous invitons à en faire la lecture ici.

[i]  Rapport mondial sur le diabète. Organisation mondiale de la Santé. http://www.who.int/diabetes/global-report/fr/. Consulté le 25 septembre 2017.