L'IA pourrait-elle contribuer à prévenir la perte de vision liée au diabète ?

Terry Quinn n'était qu'un adolescent lorsqu'on lui a diagnostiqué un diabète. D'une certaine manière, il s'est rebellé contre l'étiquette et les tests fréquents, ne voulant pas se sentir différent.

Sa plus grande crainte était de devoir un jour se faire amputer le pied. La perte de la vue, une autre complication possible du diabète, n'était pas vraiment dans ses préoccupations. « Je n'ai jamais pensé que je perdrais la vue », déclare Quinn, qui vit dans le West Yorkshire.

Mais un jour, il a remarqué un saignement dans son œil. Les médecins lui ont dit qu'il souffrait de rétinopathie diabétique, c'est-à-dire de lésions des vaisseaux sanguins de la rétine liées au diabète. Des traitements au laser, puis des injections ont été nécessaires.

Finalement, les traitements n'ont pas suffi à empêcher la détérioration de sa vision. Il se blessait à l'épaule en heurtant des lampadaires. Il ne pouvait plus distinguer le visage de son fils. Il a dû renoncer à conduire.

« Je me sentais pathétique. Je me sentais comme l'ombre d'un homme qui ne pouvait rien faire », se souvient-il.

Une chose l'a aidé à sortir de son désespoir : le soutien de l'Association des chiens guides d'aveugles, qui l'a mis en contact avec un labrador noir nommé Spencer. « Il m'a sauvé la vie », déclare Quinn, qui s'occupe désormais de collecter des fonds pour l'association Guide Dogs.

Au Royaume-Uni, le NHS invite les patients à se soumettre à un dépistage des yeux diabétiques tous les ans ou tous les deux ans.

Selon les directives américaines, tout adulte atteint de diabète de type 2 devrait subir un dépistage au moment du diagnostic du diabète, puis tous les ans s'il n'y a pas de problème. Pourtant, pour de nombreuses personnes, ce n'est pas le cas dans la pratique.

« Il est clairement établi que le dépistage prévient la perte de vision », explique Roomasa Channa, spécialiste de la rétine à l'université de Wisconsin-Madison (États-Unis).

Aux États-Unis, les obstacles sont le coût, la communication et la commodité. Le Dr Channa pense qu'un accès plus facile aux tests aiderait les patients.

Pour dépister la rétinopathie diabétique, les professionnels de la santé prennent des photos de la paroi arrière de l'œil, appelée fond d'œil.

Actuellement, l'interprétation manuelle des images du fond d'œil est « un travail répétitif », explique le Dr Channa.

Mais certains pensent que l'intelligence artificielle (IA) pourrait accélérer le processus et le rendre moins coûteux.

La rétinopathie diabétique se développe par étapes assez claires, ce qui signifie que l'IA peut être entraînée à la détecter.

Dans certains cas, l'IA pourrait décider s'il est nécessaire d'orienter le patient vers un ophtalmologiste ou travailler en tandem avec des évaluateurs d'images humains.

L'un de ces systèmes a été mis au point par l'entreprise de technologie de la santé Retmarker, basée au Portugal.

Son système identifie les images du fond d'œil qui pourraient être problématiques et les envoie à un expert humain pour un examen plus approfondi.

« Normalement, nous l'utilisons plutôt comme un outil d'assistance pour donner des informations à l'expert humain afin qu'il prenne une décision », explique João Diogo Ramos, directeur général de Retmarker.

Il pense que la peur du changement limite l'adoption d'outils de diagnostic alimentés par l'IA comme celui-ci.

Des études indépendantes ont suggéré que des systèmes tels que Retmarker Screening et EyeArt d'Eyenuk présentent des taux de sensibilité et de spécificité acceptables.

La sensibilité est la capacité d'un test à détecter une maladie, tandis que la spécificité est la capacité d'un test à détecter l'absence de maladie.

En général, une sensibilité très élevée peut être liée à un plus grand nombre de faux positifs. Les faux positifs sont source d'anxiété et de dépenses, car ils entraînent des visites inutiles chez le spécialiste. En général, des images de mauvaise qualité peuvent entraîner des faux positifs dans les systèmes d'intelligence artificielle.

Les chercheurs de Google Health ont examiné les faiblesses d'un système d'IA qu'ils ont mis au point pour détecter la rétinopathie diabétique.

Lors d'essais en Thaïlande, les performances de ce système ont été très différentes de celles de scénarios hypothétiques.

L'un des problèmes réside dans le fait que l'algorithme exigeait des images du fond d'œil d'une qualité irréprochable. Ce qui est loin d'être le cas avec des lentilles parfois sales, un éclairage imprévisible et des caméramans ayant des niveaux de formation différents.

Les chercheurs affirment avoir tiré des leçons sur l'importance de travailler avec de meilleures données et de consulter un large éventail de personnes.

Google a suffisamment confiance en son modèle pour annoncer, en octobre, qu'il en concédait la licence à des partenaires en Thaïlande et en Inde. Google a également indiqué qu'il travaillait avec le ministère thaïlandais de la santé publique pour évaluer la rentabilité de l'outil.

Le coût est un aspect très important de la nouvelle technologie.

Selon M. Ramos, le service de Retmarker pourrait coûter environ 5 euros par dépistage, avec des variations en fonction du volume et de la localisation. Aux États-Unis, les codes de facturation médicale sont beaucoup plus élevés.

À Singapour, Daniel S W Ting et ses collègues ont comparé les coûts de trois modèles de dépistage de la rétinopathie diabétique.

L'évaluation humaine s'est avérée la plus coûteuse. Cependant, l'automatisation complète n'était pas la moins chère, car elle comportait davantage de faux positifs.

Le modèle le plus abordable était un modèle hybride, dans lequel le filtrage initial des résultats était effectué par l'IA, avant que les humains ne prennent le relais.

Ce modèle a été intégré à la plateforme informatique nationale du Service de santé de Singapour et sera mis en service en 2025.

Toutefois, le professeur Ting estime que Singapour a pu réaliser des économies parce qu'elle disposait déjà d'une infrastructure solide pour le dépistage de la rétinopathie diabétique.

Le rapport coût-efficacité est donc susceptible de varier considérablement.

Bilal Mateen, responsable de l'IA à l'ONG PATH, explique que les données sur le rapport coût-efficacité des outils d'IA destinés à préserver la vue sont assez solides dans les pays riches comme le Royaume-Uni, ou dans quelques pays à revenu intermédiaire comme la Chine. Mais ce n'est pas le cas pour le reste du monde.

« Avec les progrès rapides de ce que l'IA est capable de faire, nous devons moins nous demander si c'est possible, mais de plus en plus si nous construisons pour tout le monde ou seulement pour quelques privilégiés. Nous avons besoin de plus que de simples données d'efficacité pour prendre des décisions efficaces », insiste le Dr Mateen.

Le Dr Channa souligne le fossé qui existe en matière d'équité sanitaire, même au sein des États-Unis, et espère que cette technologie pourra contribuer à le combler. « Nous devons l'étendre aux endroits où l'accès aux soins ophtalmologiques est encore plus limité.

Elle insiste également sur le fait que les personnes âgées et celles qui ont des problèmes de vue doivent consulter un ophtalmologiste, et que la commodité de l'IA pour détecter systématiquement la maladie oculaire diabétique ne doit pas détourner l'attention de toutes les autres maladies oculaires. D'autres affections oculaires, comme la myopie et le glaucome, se sont révélées plus difficiles à détecter pour les algorithmes d'IA.

Mais même avec ces réserves, « la technologie est très excitante », déclare le Dr Channa.

« J'aimerais que tous nos patients diabétiques soient dépistés en temps voulu. Et je pense qu'étant donné le fardeau que représente le diabète, il s'agit là d'une solution qui pourrait s'avérer très intéressante.