Evaluation Intelligente de la Rétinopathie Diabétique
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Objectif
L’objectif principal du projet EviRed est de développer un système expert répondant à un besoin médical : remplacer l’actuelle classification de la rétinopathie diabétique (RD), principalement basée sur les photographies obsolètes de fond d’oeil, qui donne une prédiction insuffisamment précise.
Il utilisera les dispositifs d’imagerie du fond d’œil les plus modernes actuellement disponibles et l’intelligence artificielle, pour exploiter correctement la quantité massive de données qu’ils fournissent et les données médicales importantes concernant le patient. Il devrait permettre d’améliorer le diagnostic et la prédiction et, ainsi, aider les ophtalmologues dans leur prise de décision lors du suivi de la RD. Cela devrait conduire à des progrès décisifs dans la gestion de la RD qui est la première cause de cécité dans la population active, même dans les pays développés.
Contexte
Un des obstacle les plus importants pour combattre la RD est l’utilisation de la classification obsolète actuelle, basée sur d’anciennes techniques d’analyse d’images
Les nouvelles techniques d’analyse d’images sont supérieures grâce à :
- Photographie très large champ (UWFP) à 200° permettant de couvrir 80% de la surface rétinienne et donnant les informations utiles sur la périphérie de la rétine, non observée avec la photographie standard à 45°.
- Tomographie en cohérence optique (OCT) qui produit des images de sections de la rétine à une résolution de quelques microns est devenue un système de référence pour le diagnostic de l’œdème maculaire diabétique. Il a été récemment enrichi de nouvelles modalités, l’OCT angiographique (OCT-A) qui met en évidence la vascularisation de la rétine de manière non invasive. Nous avons récemment montré que l’OCT-A large champ, dans 30 à 40% des cas, présentaient des zones de non perfusion, un marqueur de la DR, alors que l’angiographie à la fluorescéine, technique de référence, mais invasive, ne permet pas de les mettre en évidence.
Les nouvelles modalités d’imagerie produisent une quantité croissante de données et requièrent une expertise de plus en plus pointue. L’exploitation des données pour donner un score clinique devient complexe et difficile pour la plupart des ophtalmologistes.
Le but de ce projet est de développer une intelligence artificielle (IA) basé sur un système expert exploitant l’ensemble des données des systèmes d’imagerie actuels pour donner un diagnostic et une prédiction plus précis. Pour aider au développement d’un algorithme d’IA performant, le projet bénéficiera de la collaboration de 10 sites d’investigation. Plus d’un millier de patients seront recrutés sur chaque site. Une très large base de données image sera ainsi constituée ; l’algorithme d’IA sera développé à l’aide de celle-ci. Ayant développé avec la plupart des membres de ce consortium un système de dépistage de la RD basé sur la photographie du fond de l’œil basé sur l’IA (marquage CE en cours et prochain lancement sur le marché) et étant rejoint par le leader mondial de l’imagerie oculaire avec toutes ses connaissances en R&D, ADCIS dispose de tous les atouts pour atteindre les objectifs du projet.
Etapes du projet
- Evolucare développera une plateforme de lecture virtuelle. L’AP-HP (Hôpital Lariboisière), centre de référence pour la gestion de la RD, qui a agi déjà en tant que centre de lecture, formera une équipe d’experts médicaux et gérera le centre de lecture. ADCIS développera les outils nécessaires à la mise en œuvre et à l’implémentation des autres tâches de R&D.
- 10 ophtalmologues et 13 services en diabétologie, ce qui représente 55000 dossiers patients, coordonnés par l’AP-HP, fourniront les données patients.
- L’algorithme développé par le LaTIM de l’Université de Bretagne Occidentale, laboratoire reconnu mondialement en IA, sera entraîné, dans un premier temps, avec une base de données existante de 2000 images, puis avec un ensemble de données prospectives portant sur 4 000 patients diabétiques, recrutés au cours des 2 premières années du projet et suivi annuellement avec des images prises avec au moins 4 dispositfs (soit 20000 visites et 120000 images). Un ensemble de données supplémentaire de 1000 patients diabétiques, recrutés au cours de la même période, sera utilisé pour valider l’algorithme. La société Carl Zeiss fournira son OCT grand champ et sa technologie d’imagerie pour l’étude et l’utilisation de sa R&D pour une extraction directe des informations de ses systèmes.
- L’algorithme sera comparé avec le diagnostic humain, basé sur l’actuelle classification, appliqué à la même série de 1000 patients. Les algorithmes développés par le LaTIM et Carl Zeiss seront aussi appliqués aux images capturées par les dispositifs non exploités par l’actuelle classification pour évaluer leur efficacité avec les informations supplémentaires produites par ceux-ci.
- L’AP-HP étudiera comment intégrer le système expert développé dans le cadre du projet EviRed dans ses pratiques cliniques.
- Carl Zeiss et ADCIS industrialiseront ce système et le distribueront, après l’avoir certifié CE.
Apports du projet
EviRed proposera une nouvelle technologie qui évitera les charges et les coûts inutiles grâce à une mise en œuvre plus rapide, et même préventive, des traitements nécessaires pour préserver la vue, tout en améliorant le parcours de soins. Il permettra un diagnostic rapide et à la portée de tous les ophtalmologues, contribuant à la diffusion de cette nouvelle expertise dans les régions dépourvues de spécialistes de la rétine.
Evaluation Intelligente de la Rétinopathie Diabétique
