L'IA prévoit le risque de cécité chez les jeunes avant même les médecins

Des chercheurs ont réussi à utiliser l’intelligence artificielle (IA) pour prédire avec précision quels patients atteints de kératocône ont besoin d’un traitement pour stabiliser leur cornée et préserver leur vue, dans une étude présentée lors du 43e congrès de la Société européenne de chirurgie des cataractes et de la chirurgie réfractive (ESCRS). Le kératocône, une affection visuelle qui apparaît généralement chez les adolescents et jeunes adultes, affecte jusqu’à 1 personne sur 350. Il se caractérise par un gonflement progressif de la cornée, pouvant entraîner une perte de vision sévère. Bien que certains cas puissent être gérés avec des lentilles cornéennes, d’autres évoluent rapidement, menant parfois à une greffe de cornée si aucun traitement n’est administré. Actuellement, la seule méthode pour identifier les patients à risque est un suivi prolongé dans le temps. L’étude, menée par le Dr Shafi Balal et son équipe au Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust et à l’University College London (UCL), au Royaume-Uni, a utilisé une IA pour analyser des images de l’œil obtenues par tomographie par cohérence optique (OCT), combinées à d’autres données cliniques. Les chercheurs ont examiné 36 673 images OCT provenant de 6 684 patients suivis sur deux ans ou plus. L’algorithme d’IA a permis de prédire, dès la première consultation, avec une grande précision, si la maladie allait progresser ou rester stable. Les résultats montrent que l’IA a pu classer deux tiers des patients dans un groupe à faible risque, qui n’ont pas besoin de traitement immédiat, et le tiers restant dans un groupe à haut risque, qui nécessitent une intervention préventive par cross-linking. Lorsqu’une deuxième visite était prise en compte, le taux de classification correcte atteignait jusqu’à 90 %. Le traitement par cross-linking, qui utilise de la lumière ultraviolette et des gouttes de vitamine B2 (riboflavine) pour renforcer la cornée, est efficace dans plus de 95 % des cas. Selon le Dr Balal, cette étude constitue la première à atteindre un tel niveau de précision en prédiction de la progression du kératocône à partir d’un ensemble combiné d’images et de données cliniques. Bien que l’algorithme ait été testé sur un seul type d’appareil OCT, ses méthodes peuvent être adaptées à d’autres dispositifs. Il devra toutefois subir des tests de sécurité supplémentaires avant d’être utilisé en pratique clinique. Cette approche pourrait permettre un traitement précoce des patients à haut risque, évitant ainsi la perte de vision et les greffes de cornée, souvent complexes. Elle permettrait aussi d’éviter des contrôles fréquents inutiles chez les patients stables, libérant ainsi des ressources médicales. Les chercheurs développent actuellement une version plus puissante de l’IA, entraînée sur des millions d’images d’œil, capable de détecter d’autres pathologies comme les infections oculaires ou les maladies héréditaires. Le Dr José Luis Güell, non impliqué dans l’étude, souligne que cette technologie pourrait transformer la gestion du kératocône en permettant un traitement préventif dès la première consultation, réduisant ainsi les retards et les complications. Si les résultats se confirment, elle pourrait sauver la vue de nombreux jeunes patients tout en améliorant l’efficacité du système de santé.