Quelles sont les pathologies oculaires détectées grâce à l’intelligence artificielle ?
Accompagnant l’ophtalmologue dans sa mission de diagnostic médical, l’intelligence artificielle se révèle particulièrement efficace dans la détection des pathologies silencieuses. Ne présentant pas de symptômes visibles, leur développement n’est pas détectable à l'œil nu et passe souvent inaperçu.
Pourtant, ce sont des maladies oculaires qui entraînent progressivement des dommages irréversibles. Parmi celles-ci :
- La rétinopathie diabétique : complication du diabète, elle affecte la rétine et peut provoquer un œdème qui, peu à peu, fait baisser l’acuité visuelle jusqu’à la cécité complète.
- Le glaucome : concernant principalement les personnes de plus de 40 ans, cette maladie provoque une augmentation de la pression à l'intérieur de l'œil. Écrasant la rétine et atteignant le nerf optique, un glaucome entraîne une baisse de vision périphérique permanente.
- La dégénérescence maculaire liée à l’âge (DMLA) : première cause de malvoyance chez les personnes de plus de 50 ans, la DMLA est une conséquence du vieillissement de l'œil qui impacte la vision centrale.
Grâce à l’IA, ces maladies peuvent désormais être repérées à un stade très précoce, bien avant l’apparition des premiers symptômes, ce qui change la manière dont elles sont prises en charge. En effet, si toutes ces maladies ne peuvent être soignées, un diagnostic rapide reste essentiel pour en limiter la progression.
Comment intervient l’IA dans le diagnostic médical ?
Avant de pouvoir détecter les premiers signes de maladies oculaires, les algorithmes utilisés par l’intelligence artificielle sont entraînés. Pour cela, ils utilisent la méthode du deep learning, ou apprentissage profond, et sont confrontés à des milliers d’images médicales.
Améliorant ainsi leur précision, ils sont ensuite capables d’analyser les images rétiniennes et de déceler des anomalies invisibles à l’œil humain, avant même l’apparition de lésions.
Concrètement, l’IA est utilisée pour analyser les photos prises lors d’un fond d'œil ou de tout autre examen d’imagerie ophtalmologique. Son rôle est alors d’identifier les indicateurs précoces d’un glaucome, de détecter les premiers signes de rétinopathie diabétique ou d’évaluer les risques de DMLA.
Certains logiciels peuvent même suggérer un score de risque ou une probabilité d’évolution de la maladie, permettant au médecin d’adapter la fréquence du suivi ou les traitements.
Intelligence artificielle et ophtalmologie : une collaboration efficace
L’utilisation de l’IA dans le diagnostic médical est particulièrement efficace en ophtalmologie. Cela permet de rendre des diagnostics plus rapides et plus précis, mais aussi de libérer du temps à l'ophtalmologue qui peut se consacrer à ses patients et se pencher sur des cas plus complexes.
Mais l’intelligence artificielle n’est pas un médecin. Elle assiste le professionnel et filtre les cas à risques, mais ne le remplace en aucun cas. Le dépistage automatisé est toujours réalisé sous contrôle d’un ophtalmologue.
En ce sens, on parle de « médecine augmentée ». L'humain reste au cœur du processus décisionnel, mais bénéficie d’un soutien technologique qui renforce ses capacités d’analyse. Cette synergie permet une meilleure couverture des besoins de santé, notamment dans des contextes de pénurie de spécialistes.
Les avantages de l’IA dans le dépistage et le traitement
L'intervention de l’IA dans le diagnostic médical représente une avancée remarquable en matière d’ophtalmologie. Détectant de façon précoce les maladies oculaires, elle permet de limiter leur développement, voire de les soigner avant qu’elles ne produisent de dommages sur la vision.
Mais ce n’est là pas son seul avantage :
- Rapide, l’IA analyse des milliers d’images en quelques secondes. Un atout qui peut être utilisé pour faciliter l’accès aux soins, principalement dans les zones rurales, en manque de professionnels de santé.
Précise, elle contribue à réduire les erreurs de diagnostic et peut ajuster les traitements grâce aux modèles prédictifs basés sur les données des patients.
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