Évaluation du dépistage de la rétinopathie diabétique par l’intelligence artificielle dans des conditions réelles

IF 2.9 3区医学 Q3 ENDOCRINOLOGY & METABOLISM

Annales d'endocrinologie Pub Date : 2025-09-15 DOI:10.1016/j.ando.2025.101846

L. Berrada Dr , L. Crenier Pr , M. Lytrivi Pr , E. Motulsky Pr , M. Cnop Pr

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Abstract

Objectif

Un tiers des diabétiques développent une rétinopathie diabétique (RD), complication menaçant la vision. Face à sa forte prévalence, un dépistage efficace est crucial. L’évaluation médicale entraîne diverses contraintes. L’intelligence artificielle (IA), via l’analyse automatisée d’images rétiniennes, offrirait une solution optimale. Nous l’avons évaluée dans un hôpital universitaire à Bruxelles et étudié les facteurs de risque associés.

Méthodes

Le logiciel MONA.health, entraîné sur des bases de données multicentriques (États-Unis, France), a analysé des images rétiniennes sans dilatation pupillaire. Une RD référable est définie comme une rétinopathie non proliférante modérée ou plus sévère, ou des images non évaluables. Les images ont été analysées par l’IA et un évaluateur humain. Les performances ont été mesurées par la sensibilité, spécificité, aire sous la courbe et valeurs prédictives positives et négatives. Une analyse multivariée a identifié les facteurs de risque associés à la RD.

Résultats

Sur 405 patients, 54 cas (15,3 %) de RD référable ont été identifiés par l’humain et 59 (15,8 %) par l’IA. Les performances de l’IA étaient élevées : aire sous la courbe 96,5 %, sensibilité 88,9 %, spécificité 98,7 %, sans différence selon l’ethnie. Une HbA1c élevée et une durée prolongée du diabète étaient associées à la RD.

Au total, 83 patients (23.5 %) ont été référés par l’humain pour des anomalies oculaires non liées à la RD dont 13 référés par l’IA pour une RD.

Discussion

L’IA a montré une excellente performance en conditions réelles, malgré les différences ethniques, soutenant son intégration dans le dépistage de la RD. Une formation adaptée et une évaluation économique restent nécessaires.

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现实生活中的人工智能糖尿病视网膜病变的评估

三分之一的糖尿病患者会发展为糖尿病视网膜病变（DDR），这是一种威胁视力的并发症。鉴于这种疾病的高流行率，有效的筛查至关重要。医疗评估有各种各样的限制。通过自动视网膜图像分析的人工智能（AI）将提供最佳解决方案。我们在布鲁塞尔的一家大学医院进行了评估，并研究了相关的风险因素。使用MONA软件。健康，在多中心数据库（美国，法国）上训练，分析了没有瞳孔扩张的视网膜图像。可参考RD被定义为中度至重度非扩散性视网膜病变或无法评估的图像。这些图像由人工智能和人工评估人员进行分析。性能是通过敏感性、特异性、曲线下区域和正预测值和负预测值来衡量的。多变量分析确定了与RD相关的风险因素。结果在405例患者中，54例（15.3%）由人类确定，59例（15.8%）由人工智能确定。AI的性能很高：曲线下面积96.5%，灵敏度88.9%，特异性98.7%，没有种族差异。具有高糖化和延长期限的糖尿病患者都参与,共计83 RD.Au(23.5%)提到了人类对于眼部异常,其中有13所提到,人工智能系统无关的RD为RD.DiscussionL’IA绝佳展示了现实条件下的表现,尽管种族差异,支持将其纳入检测RD。经济仍需要一个适当的培训和考核。

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Annales d'endocrinologie 医学-内分泌学与代谢

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50 days

期刊介绍： The Annales d''Endocrinologie, mouthpiece of the French Society of Endocrinology (SFE), publishes reviews, articles and case reports coming from clinical, therapeutic and fundamental research in endocrinology and metabolic diseases. Every year, it carries a position paper by a work-group of French-language endocrinologists, on an endocrine pathology chosen by the Society''s Scientific Committee. The journal is also the organ of the Society''s annual Congress, publishing a summary of the symposia, presentations and posters. "Les Must de l''Endocrinologie" is a special booklet brought out for the Congress, with summary articles that are always very well received. And finally, we publish the high-level instructional courses delivered during the Henri-Pierre Klotz International Endocrinology Days. The Annales is a window on the world, keeping alert clinicians up to date on what is going on in diagnosis and treatment in all the areas of our specialty.