Publié le 2024-07-04 14:35:00. Une intelligence artificielle pourrait bientôt permettre de prédire l’évolution du kératocône, une maladie oculaire dégénérative, et ainsi éviter des transplantations de cornée inutiles grâce à un traitement préventif plus ciblé.
- L’IA analyse des images de la cornée pour identifier les patients à risque de progression rapide du kératocône.
- Elle permet de distinguer les patients nécessitant un traitement (réticulation) de ceux qui peuvent être suivis sans intervention immédiate.
- L’étude, menée par des chercheurs de Moorfields Eye Hospital et de l’University College London, a atteint une précision de 90% dans la classification des patients.
Le kératocône, une maladie affectant environ une personne sur 350, se manifeste généralement à l’adolescence et progresse jusqu’à l’âge adulte. Cette pathologie entraîne un amincissement et un bombement progressif de la cornée, déformant la vision. Si les lentilles de contact peuvent parfois corriger les premiers stades, les cas évolués peuvent nécessiter une greffe de cornée, une intervention chirurgicale lourde. Actuellement, le seul traitement préventif efficace est la réticulation cornéenne, qui consiste à renforcer la cornée grâce à une combinaison de lumière ultraviolette et de vitamine B2. Cependant, son efficacité maximale est atteinte lorsqu’elle est appliquée avant l’apparition de cicatrices irréversibles.
Jusqu’à présent, l’un des défis majeurs pour les ophtalmologistes était de déterminer quels patients allaient voir leur kératocône progresser rapidement et nécessiter une intervention, et lesquels resteraient stables. L’étude présentée lors du 43e Congrès de la Société européenne de la cataracte et des chirurgiens de réfraction (ESCR) apporte une réponse potentielle à cette question. Les chercheurs ont analysé 36 673 images issues de la tomographie par cohérence optique (OCT) de 6 684 patients suspectés de kératocône ou suivis pour cette affection. L’algorithme d’IA, appliqué dès la première consultation, a permis de classer environ deux tiers des patients comme présentant un faible risque, ne nécessitant pas de traitement immédiat, et un tiers comme présentant un risque élevé, justifiant une réticulation rapide.
Les résultats sont prometteurs : lors d’une deuxième consultation, le modèle a correctement classifié les patients dans 90% des cas. Selon le Dr Balal, il s’agit d’une avancée significative :
« C’est la première étude de cette ampleur démontrant la capacité de l’IA à prédire la progression du kératocône à partir d’images et de données cliniques. Nos résultats pourraient prévenir la perte de vision, réduire le nombre de greffes de cornée et optimiser l’allocation des ressources en concentrant les suivis intensifs sur les patients à risque. »
Dr Balal
L’algorithme doit encore subir des tests rigoureux pour garantir sa sécurité et sa fiabilité avant d’être déployé à grande échelle en clinique. Le Dr José Luis Güell, responsable du département de la cornée, de la cataracte et de la chirurgie réfractive de l’Institut de microschirurgie oculaire de Barcelone, et qui n’a pas participé à l’étude, souligne l’intérêt de cette approche :
« Cette méthode permettrait de traiter les patients qui sont susceptibles de voir leur état se détériorer et d’éviter des transplantations inutiles, une procédure invasive et coûteuse. »
Dr José Luis Güell, fiduciaire des ESCR
Les chercheurs travaillent désormais à affiner leur algorithme en l’alimentant avec des millions d’images oculaires supplémentaires. Ils envisagent également de l’adapter à d’autres applications, telles que la détection d’infections oculaires ou de maladies héréditaires de l’œil.