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Ces résultats sont plus encourageants que ceux d'une autre étude parue presque simultanément dans le JAMA Network Open (cf dépêche du 01/10/2018 à 16:34) et dont les conclusions étaient mitigées.

Un algorithme d’apprentissage profond a été développé pour identifier de manière automatisée une rétinopathie diabétique de stade au moins préprolifératif ou un oedème maculaire diabétique ou les deux. Cet algorithme a été développé en exploitant 71.043 rétinophotographies provenant d’une plateforme de crowdsourcing en Chine.

Afin d'évaluer sa fiabilité, un groupe d’ophtalmologistes a été invité à évaluer ces images et préciser le score de sévérité suivant les recommandations du National Health Screening (NHS) britannique.

Globalement, 12.329 images révélaient une rétinopathie mettant en jeu le pronostic visuel. La sensibilité de la détection des rétinopathies par l'intelligence artificielle était de 97% et la spécificité de 91,4%.

Pour les cas de faux positifs, 85,6% étaient dus à une mauvaise classification entre le degré faible et modéré de rétinopathie. Les cas de faux négatifs étaient, dans 77,3% des cas, des anomalies microvasculaires intrarétiniennes non détectées.

Une étude de validation externe a ensuite été réalisée à l’aide d’images provenant de trois études différentes, de populations de différentes origines ethniques. Sur les 13.657 yeux étudiés, 7% présentaient une rétinopathie quelle qu’elle soit et 2,9% une rétinopathie mettant en jeu le pronostic visuel.

La performance de l’algorithme dans les trois études concernées était comparable avec une fiabilité de 97,1% (étude NIEHS), 98,3% (SiMES) et 99,1% (AusDiab).

L’algorithme présentait une sensibilité de 92,5% et une spécificité de 98,5% pour identifier les patients ayant une rétinopathie ou un oedème maculaire mettant en jeu le pronostic visuel.

Les auteurs estiment ici que ce type d’algorithme peut être utilisé avec une grande précision et permettrait d'accroître l’efficacité et l’accessibilité des programmes de dépistage de la rétinopathie diabétique.

Dépister la rétinopathie pour identifier les patients à risque de mauvais pronostic

Dans un contexte de pénurie d’ophtalmologues, trier en amont les patients suscite un certain engouement. Mais ce n’est pas la seule raison pour laquelle les systèmes de dépistage automatisé de la rétinopathie diabétique séduisent. Ils pourraient servir à identifier plus largement des patients à risque de mauvais pronostic, de nombreuses études confirmant le lien entre la rétinopathie diabétique et d’autres complications du diabète.

C'est le cas d'un article publié par Ian Pearce du Royal Liverpool University Hospital (Royaume-Uni) et ses collègues dans Diabetes Obesity and Metabolism. Ils montrent que dans 70 études, la rétinopathie diabétique est invariablement associée à d’autre complications, micro et macrovasculaires : néphropathie, accident vasculaire cérébral, maladie cardiovasculaire, maladies artérielles périphériques…

Ils plaident donc pour une approche "coordonnée et collaborative". Compte tenu de "l'utilisation répandue des programmes de dépistage de la rétinopathie diabétique (…) et de la rentabilité globale de ce dépistage", ils suggèrent d’encourager le dépistage régulier et d’exploiter cela pour "identifier les patients à risque accru de complications micro et macrovasculaires" et les adresser à un spécialiste afin qu’ils tirent profit d’interventions précoces visant à réduire leur morbidité et leur mortalité.

(Diabetes Care, édition en ligne du 1er octobre; Diabetes, Obesity and Metabolism, édition en ligne du 2 octobre)

arg/fb/APMnews