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Un algorithme détecte le risque d’infarctus à partir d’un examen des yeux

Image montrant la rétine d'un œil.

Image de la rétine d'un œil obtenue lors d'un examen de tomodensitométrie.

Photo : Université de Leeds

Radio-Canada

Un algorithme d'apprentissage profond permet d’analyser les examens de tomodensitométrie des yeux effectués chez un ophtalmologiste pour identifier les personnes qui présentent un risque élevé d'infarctus du myocarde au cours de l'année suivante.

Les travaux du Pr Alex Frangi et de ses collègues de l’Université de Leeds au Royaume-Uni montrent qu’un algorithme d’intelligence artificielle (IA) est capable de repérer de petites modifications des vaisseaux sanguins de la rétine indicatrices d'un risque élevé d'infarctus du myocarde avec une précision comprise entre 70 % et 80 % chez les 5000 participants à l’étude.

L'apprentissage profond (AP) est une série complexe d'algorithmes qui permettent aux ordinateurs d'identifier des modèles dans un ensemble de données et de faire des prédictions. Une fois les modèles d'images appris, l’AP estime la taille et l'efficacité de pompage du ventricule gauche, l'une des quatre chambres du cœur, à partir des examens rétiniens. Il faut savoir qu’une hypertrophie du ventricule est liée à un risque accru de maladie cardiaque.

C’est grâce à ces informations concernant le ventricule gauche, combinées à des données démographiques de base sur le patient (son âge et son sexe), que l’algorithme prédit le risque de crise cardiaque au cours des 12 mois suivants.

L'analyse d’examens de tomodensitométrie rétiniens à l’aide de l’IA pourrait révolutionner le dépistage des maladies cardiaques, explique l’université dans un communiqué.

Repères

  • Il est estimé que plus de 70 000 Canadiens subissent annuellement un infarctus du myocarde.
  • Ce nombre est en décroissance et les taux de survie s’améliorent constamment.
  • Il est plus fréquent chez l’homme que chez la femme, avec un peu plus de deux hommes atteints pour une femme.
  • Les taux de mortalité à la suite d'un infarctus du myocarde sont en décroissance : de 12,6 % en 1998, ils sont passés à 7 % en 2011.

De l’ophtalmologiste au cardiologue

Selon ces chercheurs, l’IA pourrait ainsi être utilisée pour orienter un patient présentant des indices dans la rétine vers un cardiologue qui pourra effectuer un examen cardiovasculaire approfondi.

Notre programme de l'apprentissage profond a le potentiel d'identifier, parmi les personnes qui se soumettent à un examen oculaire de routine, celles qui présentent un risque plus élevé de maladie cardiovasculaire, ce qui permettrait de commencer les traitements préventifs plus tôt et d’éviter les maladies cardiovasculaires prématurées, note Chris Gale, professeur de médecine cardiovasculaire à l'Université de Leeds et l'un des auteurs des travaux publiés dans la revue Nature Machine Intelligence (Nouvelle fenêtre) (en anglais).

Les examens de tomodensitométrie rétiniens sont relativement bon marché et sont utilisés de manière routinière dans de nombreuses cliniques d'ophtalmologie. Ils sont utilisés pour diagnostiquer et surveiller les maladies oculaires primaires, comme la rétinopathie diabétique.

À l'heure actuelle, la taille et l'efficacité de pompage du ventricule gauche d'une personne ne peuvent être déterminées que si cette dernière passe des tests de diagnostic du cœur tels que l'échocardiographie ou l'imagerie par résonance magnétique. Ces tests peuvent être coûteux et ne sont souvent disponibles qu'en milieu hospitalier, ce qui les rend inaccessibles à de nombreuses personnes qui vivent dans des pays dont les systèmes de santé sont moins bien dotés.

D’autres études ont montré dans les dernières années que des algorithmes d'apprentissage profond sont capables d'identifier certains cancers comme ceux de la peau sur des photographies ou du sein à partir d'images de mammographie.

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