RISQUE CARDIOVASCULAIRE : L’oculomique, l'IA et la rétine pour le détecter
Peu à peu on découvre que la rétine est une véritable fenêtre de diagnostic de nombreux problèmes de santé, dont le risque d’événement cardiaque. Cette équipe pourrait révolutionner l'évaluation des risques cardiovasculaires grâce à l’oculomique, qui étudie les biomarqueurs ophtalmiques, en pratique, grâce à l'IA et la rétine. Ces cardiologues et ingénieurs de l'Université de Pennsylvanie révèlent, dans l'Asia-Pacific Journal of Ophthalmology comment l’intelligence artificielle (IA) a le potentiel, avec l’ophtalmologie de fournir ces biomarqueurs de maladies systémiques, dont de maladies cardiaques.
Le principe développé par l’équipe est le suivant : la photographie du fond d'œil qui permet la visualisation de la rétine à l'arrière de l'œil, analysée à l’aide de l'IA apporte avec précision ces biomarqueurs de maladies systémiques. Lorsque les images du fond d’œil sont en quantité et de qualité suffisantes, il devient en effet possible « d’entraîner » un modèle d’IA à détecter des taux élevés d’HbA1c, un marqueur important de l’hyperglycémie traditionnellement obtenu par des prises de sang, et qui indique un risque accru de diabète et de maladie cardiovasculaire.
Le domaine émergent de l’oculomique
Ce domaine qui étudie les biomarqueurs ophtalmiques pour obtenir des informations sur la santé systémique ouvre en effet de multiples applications, bien au-delà de la santé cardiovasculaire.
L’étude de cas menée sur l’oculomique appliquée à l’évaluation de l’HbA1c met en évidence le potentiel de l’intelligence artificielle pour l’amélioration de la santé systémique. Cette étude pilote a en effet nourri un modèle d’IA de données d’imagerie du fond d’œil, de données démographiques et médicales de patients, de manière à ce que le modèle puisse prédire les taux d’HbA1c en fonction d’une image de rétine.
Ces premiers résultats confirment le potentiel des modèles d’IA pour évaluer les facteurs de risque cardiovasculaire.
« Nous cherchons, avec l’oculomique, à combler une lacune cruciale dans la détection précoce des maladies. Cette méthode améliore non seulement notre capacité à identifier les personnes à risque, mais elle se révèle également prometteuse pour transformer la façon dont nous gérons les maladies chroniques telles que le diabète. En nous concentrant sur les applications pratiques de cette technologie, nous avançons vers des solutions de soins de santé plus personnalisées et préventives ».
Source: Asia-Pacific Journal of Ophthalmology 28 Aug, 2024 DOI: 10.1016/j.apjo.2024.100095 Development of oculomics artificial intelligence for cardiovascular risk factors: A case study in fundus oculomics for HbA1c assessment and clinically relevant considerations for clinicians
Cette actualité a été publiée le 13/11/2024 par
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