Une équipe de chercheurs britanniques du « the Crabb Lab at City » et de l’université de Londres, ont utilisé l’intelligence artificielle pour prédire le degré de l’altération de la vision chez les personnes atteintes de glaucome. Les scientifiques ont utilisé les données de plus de 24 000 patients provenant de trois cliniques du NHS en Angleterre. Dans cette étude, des modèles de Deep Learning (DL) ont été appliqués indépendamment à de grands volumes de deux types d’imagerie prélevés sur les yeux de patients atteints de glaucome, l’OCT et l’IR. L’objectif était de déterminer si ces modèles pouvaient être utilisés pour prédire les zones du champ visuel qu’un patient pouvait encore voir.
L’étude a révélé que chaque modèle de Deep Learning pouvait exploiter des modèles dans les volumes respectifs de chaque type d’imagerie et détenait une valeur prédictive utile de ce que serait le champ visuel d’un patient particulier, uniquement à partir de l’image de son œil. Cependant, l’étude a en outre révélé que l’exécution d’un processus DL sur les deux types d’imagerie, l’OCT et l’IR, offrait une précision encore meilleure dans la prédiction des champs visuels des patients.
Les résultats de l’étude suggèrent que la méthode d’IA pourrait jouer un rôle dans le suivi de la progression du glaucome chez les patients en clinique, et pourrait également être utilisée pour optimiser les essais de recherche portant sur le glaucome. Rappelons que le Deep Learning est un élément important de la science des données, qui comprend les statistiques et la modélisation prédictive. Alors que les algorithmes traditionnels d’apprentissage machine sont linéaires, les algorithmes du Deep Learning sont empilés dans une hiérarchie de complexité et d’abstraction croissantes.
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