Une équipe de chercheurs de la Washington University School of Medicine, en collaboration avec l'Université de Washington et l'entreprise Genentech, a développé OCTCube-M, un système d'intelligence artificielle conçu pour accélérer l'analyse des examens oculaires. Publié récemment dans la revue Nature Biomedical Engineering, ce prototype utilise des images rétiniennes tridimensionnelles pour détecter et surveiller les maladies oftalmiques avec une précision supérieure aux méthodes actuelles. Les scanners rétiniens produisent des centaines d'images détaillées par examen, ce qui rend l'interprétation manuelle longue et sujette aux erreurs. OCTCube-M repose sur un modèle entraîné avec plus de 26 000 examens de tomographie par cohérence optique en trois dimensions, soit 1,62 million de coupes rétiniennes, complétés par des données d'imagerie infrarouge et d'autofluorescence. Cette approche multidimensionnelle permet au système de cartographier finement les structures oculaires et d'identifier des altérations invisibles à l'œil nu. Comparé aux modèles précédents fonctionnant en deux dimensions, OCTCube-M identifie six des huit maladies rétiniennes testées avec une exactitude améliorée de quatre à six pour cent, soit environ 43 à 60 cas supplémentaires repérés pour mille patients concernés. Le modèle excelle particulièrement dans la prédiction de la progression de l'atrophie géographique, une forme sévère de dégénérescence maculaire. Il surpasserait les outils existants de près de cinquante pour cent dans cette tâche. Une telle capacité à anticiper l'évolution de la maladie pourrait faciliter la conception d'essais cliniques plus courts et moins coûteux, accélérant ainsi l'accès des patients à de nouvelles thérapies. Au-delà de la santé oculaire, le système révèle une capacité surprenante : il peut estimer les risques de pathologies systémiques, notamment les crises cardiaques, les accidents vasculaires cérébraux et les défaillances rénales, en se basant uniquement sur l'analyse des vaisseaux rétiniens. La similitude anatomique entre la rétine et les micro-vaisseaux sanguins internes permet effectivement au modèle de détecter des signes précoces de ces troubles. Les chercheurs prévoient désormais d'entraîner OCTCube-M sur des ensembles de données plus vastes et plus diversifiés pour affiner ses performances et étendre ses applications diagnostiques à plus grande échelle.