Le diabète est considéré comme une épidémie mondiale, touchant 8.5% de la population adulte mondiale[I] . D'ici 2020, 10% de la population canadienne vivra avec le diabète. Les personnes atteintes de la maladie ont un risque élevé de détérioration de la vue, qui est la principale cause de cécité chez les adultes de moins de 60 ans (en âge de travailler). La rétinopathie diabétique (RD) est une complication du diabète et représente 80% de la cécité liée au diabète. La détection précoce de la RD par un dépistage régulier évite efficacement la perte de vision due au diabète car les traitements nécessaires préviennent les lésions irréversibles de la rétine.

Diabetes Action Canada reconnaît le dépistage de la RD comme une priorité absolue. Cette mesure de prévention est partagée entre les autorités de télésanté et de santé financées par la province qui mettent en place des programmes de dépistage de la RD pour atteindre les populations mal desservies et vulnérables. Les programmes de dépistage rétinien de télésanté ont le potentiel de s'étendre dans le cadre d'un programme de dépistage plus large axé sur la population. Pour ce faire, il faut tenir compte des contraintes de capacité diagnostique des ophtalmologistes canadiens. Pour y remédier, Diabetes Action Canada collabore maintenant avec un groupe de chercheurs de l'Université de Montréal (U de M), du Département d'ophtalmologie et de la Polytechnique de Montréal, qui collaborent avec l'Institut des algorithmes d'apprentissage de Montréal (MILA). MILA est une fédération de chercheurs de l'Université de Montréal axée sur l'apprentissage automatique et l'analyse basée sur l'intelligence artificielle. Grâce au financement de Diabetes Action Canada et de l'U de M, ils prévoient de développer des algorithmes utilisant une technologie de pointe pour lire les images photographiques du fond rétinien et les images de tomographie par cohérence optique (OCT) pour le diagnostic de la rétinopathie diabétique et d'autres maladies oculaires. L'objectif fondamental est d'améliorer l'accès à des soins ophtalmologiques de haute qualité en réduisant les temps de lecture des images et en augmentant la productivité des cliniciens. Ensemble, Diabetes Action Canada et l'U de M souhaitent étudier le rôle de l'intelligence artificielle (IA) dans l'analyse d'images rétiniennes et son potentiel d'application dans des contextes cliniques au Canada et ailleurs. À la suite du développement et de la validation d'algorithmes, ce groupe envisage de créer un consortium national qui pourrait tirer parti de la technologie de pointe pour fournir une analyse d'image rétinienne et OCT de grande valeur partout au Canada.

Cette collaboration de recherche a récemment été présentée dans un article du Journal de Québec trouvé ici