Utiliser l’intelligence artificielle et l’apprentissage machine (lecture automatique des images de la rétine) pour détecter la rétinopathie diabétique et d’autres maladies des yeux

Utiliser l’intelligence artificielle et l’apprentissage machine (lecture automatique des images de la rétine) pour détecter la rétinopathie diabétique et d’autres maladies des yeux

Utiliser l’intelligence artificielle et l’apprentissage machine (lecture automatique des images de la rétine) pour détecter la rétinopathie diabétique et d’autres maladies des yeux

 

La lecture des images de la rétine exige beaucoup de temps et demeure un processus essentiellement manuel. Au moment de la mise en œuvre à grande échelle du programme de dépistage rétinien à distance, nous serons confrontés à des obstacles majeurs en ce qui concerne le temps de lecture des images par les techniciens et les médecins. Nous espérons faire subir un examen de dépistage à tous les Canadiens qui sont à risque de développer la rétinopathie diabétique; or, la lecture des images sera une contrainte majeure qui risque de ralentir la pose du diagnostic et le début du traitement. Dans le cadre d’une nouvelle initiative stimulante réalisée en collaboration avec un groupe de chercheurs du Département d’ophtalmologie de l’Université de Montréal, de l’École polytechnique de Montréal et de l’Institut des algorithmes d’apprentissage de Montréal (MILA), Action diabète Canada étudie présentement le rôle que joue l’intelligence artificielle dans l’analyse des images de la rétine. Ce groupe de scientifiques procède à la mise au point de nouveaux algorithmes faisant appel à des technologies avancées pour faire la lecture des images du fond de la rétine et des images prises par tomographie par cohérence optique dans le but de poser un diagnostic de rétinopathie diabétique ou d’autres maladies oculaires. L’initiative axée sur l’intelligence artificielle permettra d’améliorer les soins et les résultats pour les personnes diabétiques, tout en facilitant l’accès aux spécialistes des soins de la vue et en augmentant la productivité des cliniciens.

 

Felfeli, R. Alon, R. Merritt et M.H. Brent. « Toronto tele-retinal screening program for the detection of diabetic retinopathy and macular edema in urban and rural settings: a case series », Journal canadien d’ophtalmologie, 2018. Consulté en ligne le 23 août 2018 : https://doi.org/10.1016/j.jcjo.2018.07.004.

Boucher, M. C., G. Desroches, R. Garcia-Salinas, A. Kherani, D. Maberley, S. Olivier et autres. « Teleophthalmology screening for diabetic retinopathy through mobile imaging units within Canada », Journal canadien d’ophtalmologie, 2008, 43(6), p. 658-668.

Hooper, P., M. C. Boucher, A. Cruess, K. G. Dawson, W. Delpero, M. Greve et autres. « Canadian Ophthalmological Society evidence-based clinical practice guidelines for the management of diabetic retinopathy », Journal canadien d’ophtalmologie, 2012, 47(2 Suppl):S1-30, S1-54.


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