Deep learning vs expert pour diagnostiquer les anomalies du disque optique

NEUROOPHTA Atlanta – mechentel news – Valérie Biousse et al ont conclu, dans une étude parue sur le site internet du magazine scientifique Annals of Neurology en Juillet 2020, que les performances du système d’apprentissage profond (DL deep learning) pour classer les anomalies optiques étaient moins bonnes que 2 experts en neuro-ophtalmologie. Le DL a été préalablement réglé et validé sur 14341 fonds d’yeux de 19 centres internationaux. 800 nouvelles images du fond d’œil (400 disques optiques normaux, 201 avec œdème papillaires liés à une pression intracrânienne élevée et 199 autres anomalies des disques optiques) ont été évaluées et comparées avec 2 experts en neuro-ophtalmologie sans informations cliniques. Le système a classé 678/800 (84,7%) photographies, en comparaison aux 675/800 (84,4%) pour l’expert 1 et 641/800 (80,1%) pour l’expert 2. Le système a abouti à une aire sous la courbe ROC de 0,97 (IC 95%, 0,96-0,98), 0,96 (IC 95%, 0,94-0,97) et 0,89 (IC 95%, 0,87‐0,92) pour la détection des disques normaux, des œdèmes papillaires et des autres anomalies du disque, respectivement. La précision, la sensibilité et la spécificité de classement des disques par le système étaient similaires ou meilleures que les 2 experts. La fiabilité inter-évaluateurs était de 0,71 (IC 95%, 0,67‐0,76) entre les 2 experts, 0,72 (IC 95%, 0,68‐0,76) entre le système et l’expert 1 et 0,65 (IC 95%, 0,61‐0,70) entre le système et l’expert 2. L’équipe singapourienne a conclu que les performances du deep learning étaient au moins aussi bonnes que 2 experts en neuro-ophtalmologie pour la classification des anomalies du disque optique. Les auteurs précisent que d’autres études prospectives seront nécessaires pour valider ce système comme aide au diagnostic dans un contexte clinique pertinent. (sk)

Auteurs : Valérie Biousse MD, Nancy J. Newman MD, Raymond P. Najjar PhD, Caroline Vasseneix MD, Xinxing Xu PhD, Daniel S. Ting MD, PhD, Léonard B. Milea, Jeong‐Min Hwang MD, Dong Hyun Kim MD, Hee Kyung Yang MD, Steffen Hamann MD, PhD, John J. Chen MD, PhD, Yong Liu PhD, Tien Yin Wong MD, PhD, Dan Milea MD, PhD, the BONSAI (Brain and Optic Nerve Study with Artificial Intelligence) Group, Correspondance : Singapore Eye Research Institute. 20 College Road Discovery Tower, Level 6. The Academia, 169856 Tel: +65 63228313. Fax: +65 62263395. E‐mail: dan.milea@snec.com.sg, Etude : Optic disc classification by deep learning versus expert neuro‐ophthalmologists, Source : Ann Neurol. 2020 Jul 3. doi: 10.1002/ana.25839. Online ahead of print, Web : https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/ana.25839