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Au fond de l'oeil

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iconographie : OEIL

"L’œil… Tout l’univers est en lui, puisqu’il voit, puisqu’il reflète" . Guy de Maupassant

"Les mots ou le langage, écrit ou parlé, ne semblent jouer aucun rôle dans mon mécanisme de pensée. Les entités psychiques qui servent d’éléments à la pensée sont, dans mon cas, de type visuel…"
Albert Einstein


Rudnicka AR , Welikala R , Barman S , et al, Vasculométrie rétinienne basée sur l'intelligence artificielle pour la prédiction de la mortalité circulatoire, de l'infarctus du myocarde et de l'accident vasculaire cérébral British Journal of Ophthalmology Première publication en ligne : 04 octobre 2022. doi : 10.1136/bjo-2022-321842
Article libre d'accès

Contexte

Est ce que l'inclusion de la vasculométrie rétinienne (RV) activée par l'intelligence artificielle (IA) améliore les algorithmes de risque existants pour les accidents vasculaires cérébraux, les infarctus du myocarde (IM) et la mortalité circulatoire.

Méthodes

L'analyse d'images de vaisseaux rétiniens activée par l'IA a traité les images de 88 052 participants à la UK Biobank (UKB) (âgés de 40 à 69 ans lors de la capture d'image) et de 7 411 participants à l'enquête prospective européenne sur le cancer (EPIC)-Norfolk (âgés de 48 à 92 ans). La largeur, la tortuosité et la surface artériolaire et veinulaire rétinienne ont été extraites. Des modèles de prédiction ont été développés à UKB à l'aide d'une régression multivariée des risques proportionnels de Cox pour la mortalité circulatoire, les accidents vasculaires cérébraux et les IDM, et validés en externe à EPIC-Norfolk. Les performances du modèle ont été évaluées à l'aide d'un calibrage ajusté à l'optimisme, de statistiques C et de R 2statistiques. Les performances des scores de risque de Framingham (FRS) pour l'accident vasculaire cérébral incident et l'IM incident, avec l'ajout du RV au FRS, ont été comparées à un modèle plus simple basé sur le RV, l'âge, le statut tabagique et les antécédents médicaux (médicaments antihypertenseurs/hypocholestérolémiants, diabète, AVC prévalent). /MI).

Résultats

Des modèles pronostiques UKB ont été développés sur 65 144 participants (âge moyen 56,8 ans ; suivi médian 7,7 ans) et validés sur 5862 participants EPIC-Norfolk (67,6, 9,1 ans, respectivement). Les modèles de prédiction de la mortalité circulatoire chez les hommes et les femmes avaient des statistiques C ajustées à l'optimisme et des statistiques R 2 entre 0,75–0,77 et 0,33–0,44, respectivement. Pour les accidents vasculaires cérébraux et IM, l'ajout de RV à FRS n'a pas amélioré les performances du modèle dans l'une ou l'autre des cohortes. Cependant, le modèle RV plus simple a obtenu des performances égales ou supérieures à celles du FRS.

Conclusion

RV offre un biomarqueur prédictif alternatif aux scores de risque traditionnels pour la santé vasculaire, sans avoir besoin de prélèvement sanguin ou de mesure de la pression artérielle. Des travaux supplémentaires sont nécessaires pour examiner le VR dans le dépistage de la population afin de trier les personnes à haut risque.

QU'EST-CE QU'ON SAIT DÉJÀ À CE SUJET

Le dépistage de l'infarctus du myocarde (IM) et de l'AVC dans la population à l'aide d'outils de prédiction du risque existe, mais son adoption est limitée ; les scores de risque de mortalité circulatoire n'existent pas.

CE QUE CETTE ÉTUDE AJOUTE

Les modèles de risque développés dans UK Biobank (validés dans European Prospective Investigation into Cancer-Norfolk) utilisant la vasculométrie rétinienne (RV) activée par l'intelligence artificielle (IA), l'âge, les antécédents de maladie cardiovasculaire, l'utilisation de médicaments contre l'hypertension et le tabagisme ont donné des performances de test prédictives élevées pour mortalité circulatoire.

Les scores de risque d'infarctus du myocarde et d'accident vasculaire cérébral ont obtenu des résultats similaires aux scores de risque établis.

COMMENT CETTE ÉTUDE POURRAIT AFFECTER LA RECHERCHE, LA PRATIQUE OU LA POLITIQUE

L'extraction de RV activée par l'IA offre un biomarqueur pronostique non invasif de la santé vasculaire qui ne nécessite pas de prélèvement sanguin ou de mesure de la pression artérielle, et a potentiellement une plus grande portée communautaire pour identifier les personnes à risque moyen à élevé nécessitant une évaluation clinique plus approfondie.

Implications et conclusions


L'imagerie rétinienne est établie dans les cliniques et les hôpitaux de soins oculaires et dans les cabinets d'optométrie aux États-Unis et au Royaume-Uni. La prédiction des risques de vasculométrie basée sur l'IA est entièrement automatisée, peu coûteuse, non invasive et a le potentiel d'atteindre une proportion plus élevée de la population dans la communauté en raison de la disponibilité « dans la rue » et parce que l'échantillonnage sanguin ou la sphygmomanométrie ne sont pas nécessaires. Le RV est un marqueur microvasculaire et offre donc une meilleure prédiction de la mortalité circulatoire et des accidents vasculaires cérébraux par rapport à l'IM qui est plus macrovasculaire, sauf peut-être chez les femmes. Dans la population générale, il pourrait être utilisé comme une forme sans contact de bilan de santé vasculaire systémique, pour trier les personnes à risque moyen à élevé de mortalité circulatoire pour une évaluation plus approfondie du risque clinique et une intervention appropriée. En 2017-2018 au Royaume-Uni,50 Avec une tendance à la baisse de la fréquentation ces dernières années (c'est-à-dire à partir de 2012) et des inégalités socio-économiques de fréquentation (où les jeunes, les hommes, les plus défavorisés et certains groupes ethniques étaient moins susceptibles de fréquenter), 50cette approche RV « grand public » pourrait alimenter directement les services médicaux primaires et aider à atteindre une plus grande couverture de dépistage (en supposant que ce groupe d'âge est susceptible d'assister à une pratique optométrique pour la correction visuelle, en particulier avec l'apparition de la presbytie). De plus, cela offrirait une nouvelle approche pour identifier les personnes à haut risque de mortalité circulatoire, qui ne sont pas actuellement dépistées. Alors qu'un pourcentage élevé d'images rétiniennes dans cette étude capturées par du personnel non expert étaient de qualité suffisante pour être utilisées pour la quantification RV (~ 80%), nous nous attendons à ce que cela soit amélioré avec l'imagerie du fond d'œil réalisée par des professionnels de la santé, tels que ceux qui travaillent dans la pratique optométrique. Cependant, faire avancer des preuves expérimentales serait nécessaire pour évaluer formellement l'efficacité de la prévention des MCV avant de préconiser la mise en œuvre. Malgré cela, disposer d'un autre test de dépistage peu coûteux, accessible et non invasif dans la communauté pour encourager l'adoption d'une évaluation des risques cliniques dans la communauté (en plus des approches de dépistage actuelles), est très susceptible d'aider à prolonger le statut sans maladie dans un - population vieillissante avec des comorbidités croissantes, et aider à minimiser les coûts de soins de santé associés aux maladies vasculaires permanentes.

RAPPEL : 

Une IA peut permettre de prédire le risque CV en examinent l'oeil (2018)

Des chercheurs de Verily, la filiale santé d'Alphabet (la maison mère de Google) ont créé un programme informatique capable de prédire les risques de maladies cardiaques en analysant une image de la rétine (https://www-nature-com.proxy.insermbiblio.inist.fr/articles/s41551-018-0195-0)

Traditionnellement, les découvertes médicales sont faites en observant des associations, en faisant des hypothèses à partir d'elles, puis en concevant et en exécutant des expériences pour tester les hypothèses. Cependant, avec les images médicales, l'observation et la quantification des associations peuvent souvent être difficiles en raison de la grande variété de caractéristiques, de motifs, de couleurs, de valeurs et de formes qui sont présentes dans les données réelles. Ici, nous montrons que l'apprentissage profond peut extraire de nouvelles connaissances à partir d'images du fond rétinien. En utilisant des modèles d'apprentissage en profondeur formés sur les données de 284335 patients et validés sur deux ensembles de données indépendants de 12026 et 999 patients, nous avons prédit des facteurs de risque cardiovasculaire qui n'étaient pas auparavant considérés comme présents ou quantifiables dans les images rétiniennes, tels que l'âge (erreur absolue moyenne sur 3,26 ans ), le sexe (aire sous la courbe des caractéristiques de fonctionnement du récepteur (ASC) = 0,97), le tabagisme (ASC = 0,71), la pression artérielle systolique (erreur absolue moyenne à moins de 11,23 mmHg) et les événements cardiaques indésirables majeurs (ASC = 0,70). Nous montrons également que les modèles d'apprentissage en profondeur formés utilisaient des caractéristiques anatomiques, telles que le disque optique ou les vaisseaux sanguins, pour générer chaque prédiction
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Le RISQUE CARDIOVASCULAIRE prédit par IA est une application majeure qui révolutionnera son évaluation 
 
Commentaire

L'IA doit être l'alliée des médecins dans le seul but d'améliorer les diagnostics, la prévention, les traitements , les données épidémiologiques, la robotique afin de mieux prendre en charge les patients. Mais attention l'IA ne doit pas devenir intrusive, elle ne doit pas nous échapper et elle doit elle-aussi s'inscrire dans la pertinence des soins. Hippocrate veille sur une médecine qui doit rester humaine. Le transhumanisme (ou être humain augmenté) et le développement des IA ne sont pas mis à l'index par leurs détracteurs, mais simplement mis en avant comme un danger si et seulement si un contrôle n'y est pas apporté. L'homme augmenté tel que le rêve Elon Munsk avec son projet Neuralink est censée dévlopper un système de connexion du cerveau à une machine pour contrer la puissance des IA à venir : rêve, cauchemar, réalité ????.
 
Les médecins ne doivent pas avoir de défiance vis à vis de l'IA, ils doivent l'accompagner, la maîtriser, l'utiliser pour encore mieux prendre en charge les patients. Les millions et milliards de données rassemblées par une IA représentent à coup sûr une avanceé diagnostique et thérapeutique pour les patients

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