Plateforme de télémédecine assistée par intelligence artificielle pour le dépistage et la gestion de la cataracte: un modèle de soins d'avenir pour la santé oculaire mondiale

La cataracte est la principale cause de cécité réversible et touche environ 12,6 millions de personnes (3,4 à 28,7 millions) dans le monde. Elle est fréquente chez les résidents d'EHPAD et insuffisamment dépistée. Les progrès de l'IA dans le dépistage et le diagnostic ophtalmologique sont considérables. Il s'agit des affections de l'oeil telles que la rétinopathie diabétique, la dégénérescence maculaire, le glaucome, la rétinopathie de prématurité, etc.

Nous rapportons ici l'analyse d'une équipe d'ophtalmologues de Nottingham (RU) et de Singapour sur une plateforme de télémédecine assistée par intelligence artificielle (IAM) pour le dépistage et la gestion de la cataracte. 

Ting DSJ, Ang M, Mehta JS, Ting DSW. Artificial intelligence-assisted telemedicine platform for cataract screening and management: a potential model of care for global eye health. Br J Ophthalmol. 2019 Sep 2. pii: bjophthalmol-2019-315025. doi: 10.1136/bjophthalmol-2019-315025.

L'article commenté par les ophtalmologues anglais est celui d'une équipe d’ophtalmologues chinois qui vient de publier l’intérêt d’une plateforme de télémédecine équipée d’une IA pour le dépistage à domicile de la cataracte dans la population chinoise, augmentant la fréquence du diagnostic d’un facteur 10 par rapport aux méthodes traditionnelles.

Wu X, Huang Y, Liu Z, Lai W, Long E, Zhang K, Jiang J, Lin D, Chen K, Yu T, Wu D, Li C, Chen Y, Zou M, Chen C, Zhu Y, Guo C, Zhang X, Wang R, Yang Y, Xiang Y, Chen L, Liu C, Xiong J, Ge Z, Wang D, Xu G, Du S, Xiao C, Wu J, Zhu K, Nie D, Xu F, Lv J, Chen W, Liu Y, Lin H. Universal artificial intelligence platform for collaborative management of cataracts. Br J Ophthalmol. 2019 Sep 2. pii: bjophthalmol-2019-314729. doi: 10.1136/bjophthalmol-2019-314729.

CONTEXTE

L'intelligence artificielle (IA) est la quatrième révolution industrielle. L'apprentissage en profondeur ( Deep Learning) est une technique d'apprentissage automatique robuste qui utilise un réseau de neurones à convolution pour effectuer une abstraction à plusieurs niveaux de données, sans recourir à une ingénierie manuelle. En ophtalmologie, de nombreuses études ont montré des performances diagnostiques comparables, parfois meilleures, à l’analyse humaine, en utilisant l’IA pour dépister, diagnostiquer, prédire et surveiller diverses affections de l’œil sur des photographies du fond de l'œil. A ce jour, de nombreux pays ont mis en place un programme de télémédecine pour dépister les cas de rétinopathie diabétique et de rétinopathie de prématurité.

Ce dépistage reste limité pour la cataracte qui est la principale cause de cécité réversible chez le sujet âgé et ches les adultes jeunes dans certains pays. La prévalence des déficiences visuelles liées à la cataracte varie selon les pays et l’espérance de vie de leur population.

METHODE D'ANALYSE

La première partie de l’article est consacrée au système algorithmique d’IA qui permet la réalisation de trois tâches (mode de capture, diagnostic de la cataracte et identification des cas référables à la chirurgie).

La deuxième partie décrit comment l'algorithme de l'IA peut être intégré à une plateforme de télémédecine pour une utilisation opérationnelle sur le terrain, en particulier au domicile des personnes. Dans cette étude, les cas de cataracte « référables » étaient définis de la manière suivante: (1) cataractes nucléaires sclérosées de grades 3 et 4; (2) opacités de l'axe visuel (antérieur et postérieur). Il s'agissait d'adultes et d'enfants.

Le système algorithmique d'IA a été mis au point à l'aide d'un appareil ResNet pré-entraîné avec 37 638 photographies de lampes à fente: lentilles normales (sans cataracte), lentilles pour adultes et enfants ayant différentes sévérités de cataracte et lentille intraoculaire artificielle.

RESULTATS

L'étude chinoise montre que l'algorithme d'IA a d'excellentes performances de diagnostic (surface sous la courbe > 90%) tant pour l'identification des modes de capture (éclairage mydriatique ou non mydriatique et diffuse ou latérale), que pour l'état du cristallin (normal, cataracte ou artificiel) et les cas de cataractes "référables" à la chirurgie, tels que définis précédemment.

Les auteurs chinois ont également décrit une plateforme de télémédecine permettant la surveillance à domicile (en utilisant les images de la surface oculaire prises par les membres de la famille à l'aide de téléphones portables, de mesures de l'acuité visuelle ainsi que de brèves données cliniques), suivie d'une orientation vers les établissements de santé communautaires (où les images ont été capturées à l'aide d'un microscope à lampe à fente à partir de la plateforme de télémédecine avec analyse de l'IA) et pour les paramètres tertiaires via un système de notification rapide pour les cas jugés "référables" au chirurgien.

Ce modèle de soins a été testé dans quatre centres de santé communautaires distincts avec de bons résultats. En termes d’efficacité des flux de patients, les auteurs ont montré que ce modèle de soins pouvait améliorer l’efficacité des soins en ophtalmologie en permettant aux ophtalmologues d'évaluer 10 fois plus de patients par an (de 4000 à 40 000 patients par an), de tirer parti de la puissance des réseaux de communication et de l'analyse par l'IA grâce à un algorithme construit sur le modèle du deep learning.

CONCLUSION

À l'échelle mondiale, un tel modèle organisationnel pourrait être très utile dans de nombreux pays à faibles revenus ou à revenus intermédiaires dont les populations ont un accès limité aux soins de santé. Une telle plateforme de télémédecine pilotée par l'IA permettrait d'améliorer le dépistage dans les centres de soins primaires ruraux et d'orienter les patients vers des centres de soins ophtalmologiques afin qu'ils soient opérés de la cataracte. Toutefois, le succès d'un tel programme dépend dans une large mesure de la disponibilité des technologies numériques de dépistage telles que les téléphones portables et/ou les appareils de photo.

COMMENTAIRES. Il est vrai que nous avons besoin de revoir nos organisations sanitaires pour mieux dépister la cataracte, notamment chez les résidents d'EHPAD, puisqu'il s'agit d'une cause réversible d'altération de la vision, voire d'une réelle cécité.

On estime à 20 millions le nombre d'interventions chirurgicales de la cataracte effectuées chaque année dans le monde. La prévalence de la cataracte ne va faire que progresser avec l'allongement de l'espérance de vie dans tous les pays de la planète. On va avoir besoin de davantage d'ophtalmologues.

Un tel programme démontre son fort potentiel en santé publique pour améliorer les indications en matière de chirurgie de la cataracte. Il est également utile pour surveiller les résultats cliniques et fonctionnels des patients qui entrent dans un tel programme, en particulier l'amélioration de l'acuité visuelle et de la qualité de vie. L'impact clinique semble plus important avec une telle plateforme de télémédecine assistée par IA dans la gestion de la cataracte chez les patients malvoyants. Dans les pays à forte prévalence de la cataracte chez les enfants et adultes jeunes, on pourrait montrer un retour aux activités quotidiennes ou à un nouvel emploi grâce à l'amélioration de la vision. De même, développer un tel programme dans les EHPADs pourrait contribuer à réduire certains handicaps et à améliorer la charge de travail des soignants.

12 septembre 2019