Intelligence artificielle L’IA pour repérer les nouveau-nés à risque de rétinopathie du prématuré
Un outil d’intelligence artificielle (IA) en deep learning, appelé i-ROP DL a été soumis en procédure accéléré à approbation de la FDA (food and drug administration) : il pourrait aider à identifier les nouveau-nés à risque de la forme agressive postérieure de rétinopathie du prématuré (AP-ROP). Une étude de l’institut national de la vision aux États-Unis, parue dans Ophthalmology, a pour but de caractériser quantitativement l’AP-ROP par des critères démographiques, de taux de progression de la maladie et par un score de sévérité vasculaire basé sur le deep learning.
Il s’agit d’une analyse rétrospective. La cohorte comprenait 8 centres, 947 enfants, et 5 945 images de fond d’œil, analysés par une équipe d’experts et par i-ROP DL. Une AP-ROP s’est déclarée dans 3% des yeux observés. Un profil clair et quantifiable a émergé, qui pourrait aider à identifier les nouveau-nés à risque plus précocement : les nouveau-nés avec AP-ROP tendaient à être davantage prématurés, avec un poids de naissance plus faible (617g vs 679g pour les nouveau-nés ne développant pas d’AP-ROP), et un âge lui aussi plus faible (24,3 semaines de gestation vs 25 semaines). Ils présentaient aussi davantage de comorbidités (en particulier pulmonaires). Ces différences étaient significatives. Aucun prématuré né après 26 semaines n’a développé d’AP-ROP.
Aggressive Posterior Retinopathy of Prematurity: Clinical and Quantitative Imaging Features in a Large North American Cohort. Kellyn N. Bellsmith et al. Published online february 6, 2020. Ophthalmology.
