L'IA prédit les résultats de traitement de l'œdème maculaire diabétique, selon une étude
Une nouvelle étude présente un modèle d'apprentissage profond capable de prédire la réponse au traitement de l'œdème maculaire diabétique (OMD) à l'aide d'imagerie oculaire initiale.
WALTHAM, Massachusetts – Des recherches menées par Voiant et ses collaborateurs ont abouti à la publication d'une étude évaluée par des pairs, détaillant une méthode basée sur l'apprentissage automatique pour prédire les résultats du traitement chez les patients atteints d'œdème maculaire diabétique (OMD). Les résultats ont été publiés dans Nature's Eye.
L'étude a utilisé des données d'imagerie initiale par tomographie par cohérence optique (OCT) de patients naïfs de traitement. Un réseau d'apprentissage profond a été entraîné pour prévoir les réponses au traitement, tant structurelles que fonctionnelles, à 12 mois. Le modèle a démontré une grande précision dans la prédiction des changements d'épaisseur de la sous-fovéa centrale (CST) (R2=0,66) et de l'acuité visuelle fonctionnelle (AV) (R2=0,63).
La recherche vise à améliorer la sélection des patients et l'efficacité des essais cliniques. Le Dr Lorena Ulla de l'Université de Turin a été la première auteure de l'étude, en collaboration avec des chercheurs de Voiant. Les résultats soulignent la valeur de l'imagerie initiale pour la planification du traitement et le succès des études cliniques.
L'œdème maculaire diabétique est une complication importante du diabète qui peut altérer la vision. Voiant suggère que les méthodes d'imagerie pilotées par l'IA offrent un potentiel considérable pour améliorer les résultats des patients et faire progresser de nouvelles thérapies.