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Fachverlag und Nachrichtenagentur

Détection de l’œdème papillaire avec l’intelligence artificielle

 

NEUROOPHTHA Singapore – mechentel news – L’équipe menée par Dan Milea a conclu, dans une étude parue sur le site internet du magazine scientifique The New England Journal of Medicine en Avril 2020 que le système deep-learning utilisant la photographie du fond d’œil avec pupille dilatée médicalement différenciait les disques optiques avec œdème papillaire, disques normaux et disques avec anomalies non liées à l’œdème papillaire. La formation et la validation des données de 6 779 patients ont inclus 14 341 photos : 9 156 avec un disque normal, 2 148 avec un œdème papillaire et 3 037 avec d’autres anomalies. Le pourcentage des disques classés comme normaux variait de 9,8 à 100%, celui des œdèmes papillaires de 0 à 59,5%. Dans la validation, le système a différencié les disques avec œdèmes papillaires des disques normaux et disques avec d’autres anomalies non liées à l’œdème papillaire avec une AUC de 0,99 (intervalle de confiance 95%, 0,98 à 0,99). Dans le test externe sur 1 505 photos, le système a montré une AUC de 0,96 pour l’œdème papillaire (IC 95%, 0,95 à 0,97), une sensibilité de 96,4% (IC 95%, 93,9 à 98,3) et une spécificité de 84,7% (IC 95%, 82,3 à 87,1). L’équipe singapourienne a conclu qu’un système deep-learning utilisant des photographies du fond d’œil dilaté permettait de différencier les disques optiques avec œdème papillaire ou sans et ceux avec d’autres anomalies. (sk)

Auteurs : Dan Milea, M.D., Ph.D., Raymond P. Najjar, Ph.D., Jiang Zhubo, M.Sc., Daniel Ting, M.D., Ph.D., Caroline Vasseneix, M.D., Xinxing Xu, Ph.D., Masoud Aghsaei Fard, M.D., Pedro Fonseca, M.D., Kavin Vanikieti, M.D., Wolf A. Lagrèze, M.D., Chiara La Morgia, M.D., Ph.D., Carol Y. Cheung, Ph.D., et al., for the BONSAI Group, Correspondance : Dr. Wong at the Singapore National Eye Center, 11 Third Hospital Ave., Singapore 168751, Singapore, or at wong.tien.yin@singhealth.com.sg, Etude : Artificial Intelligence to Detect Papilledema from Ocular Fundus Photographs, Source : N Engl J Med. 2020 Apr 30;382(18):1687-1695. doi: 10.1056/NEJMoa1917130. Epub 2020 Apr 14, Web : https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMoa1917130