IA pour la détection des maladies rétiniennes et du glaucome chez les patients atteints de diabète sucré en soins primaires

Conception de l'étude Ce projet suivra une méthodologie consistant en 2 études concomitantes : Dans la première étude, nous développerons un algorithme d'IA pour détecter les signes de RD chez les patients diabétiques.

La deuxième partie du projet consistera en l'élaboration d'une étude prospective qui permettra de comparer la capacité diagnostique de l'algorithme avec celle des médecins de famille et des spécialistes de la rétine. La référence sera une double lecture en aveugle réalisée par les spécialistes de la rétine (avec une troisième lecture en aveugle en cas de désaccord sur les 2 lectures précédentes). Ainsi, les résultats obtenus, tant par l'algorithme d'IA que par les spécialistes en médecine familiale, seront comparés à l'aide de l'étalon-or (précision, sensibilité, spécificité, aire sous la courbe, etc.). L'inclusion d'infirmières ayant reçu une formation sur les lectures du fond d'œil sera envisagée pour comparer leur capacité de diagnostic.

Population de l'étude, participation au site et recrutement Les images pour le développement de l'algorithme seront cédées par le CHS et comprendront des images de l'ensemble de la population catalane. L'étude prospective aura lieu dans les centres de soins primaires gérés par l'Institut catalan de la santé en Catalogne centrale, qui comprend les comtés de Bages, Osona, Berguedà et Anoia. La population de référence sera la population affectée à ces centres de soins primaires. Cette population comprenait environ 512 000 personnes en 2017, avec une prévalence estimée du diabète de 7,1 %.

La période d'étude comprendra 2010-2017 pour le développement de l'algorithme avec l'IA. L'étude prospective commencera une fois l'algorithme développé et se poursuivra jusqu'à ce que le nombre de lectures nécessaires soit obtenu (environ 3-4 mois).

Conduite de l'étude Pour le développement de l'algorithme d'IA, toutes les images du fond d'œil étiquetées comme DR des patients des centres de soins primaires de Catalogne entre 2010 et 2017 seront incluses. Pour l'étude prospective, toutes les images de patients ayant subi un examen du fond d'œil seront incluses depuis la période de début de l'étude jusqu'à ce que le nombre adéquat de patients soit atteint. Un pourcentage élevé d'images du fond d'œil doit avoir une qualité suffisante ; c'est-à-dire une vision à 40 degrés de la rétine centrale où au moins les trois quarts du nerf optique, une macula bien focalisée et des veines et artères bien définies des arcs supérieur et inférieur peuvent être vus. Les images du fond d'œil qui n'ont pas une qualité technique adéquate (sombre) ou qui ne peuvent pas être évaluées en raison de l'opacité du support (par exemple, pour les cataractes) seront exclues

Collecte de données Pour le développement de l'algorithme AI, il est nécessaire de disposer des images anonymisées avec l'étiquette correspondante qui classe chaque image (dans l'une des classes avec lesquelles l'algorithme doit être entraîné). Le personnel responsable des technologies de l'information (TI) du CHS évaluera la meilleure stratégie d'anonymisation et d'extraction des images des systèmes informatiques du CHS, ainsi que l'identification de chaque image avec un identifiant unique. En revanche, un fichier tabulé de type CSV ou TXT sera nécessaire pour relier chaque identifiant d'image à la classification correspondante. Le responsable informatique du CHS, en collaboration avec le responsable technique d'OPTretina, conviendra de la meilleure manière de transférer ces 2 sources d'informations, de manière sécurisée, des serveurs du CHS vers les serveurs d'OPTretina (SSH File Transfer Protocol, disque dur externe) selon le volume de données à transférer et la politique interne du CHS. OPTretina a de l'expérience dans le développement de modèles d'IA pour la classification automatique des images du fond d'œil et est un fabricant de dispositifs médicaux certifié par l'Agence espagnole des médicaments et des produits de santé.

Pour l'étude prospective, des lectures hebdomadaires anonymisées de données de fond d'œil collectées par des médecins de famille lecteurs d'images de fond d'œil en Catalogne centrale seront collectées. Les images seront transférées sur les serveurs OPTretina pour être d'abord analysées par l'algorithme de diagnostic puis par les spécialistes de la rétine qui établiront le diagnostic définitif. Le responsable informatique du CHS, en collaboration avec le responsable technique d'OPTretina, conviendra de la meilleure manière de transférer ces données de manière sécurisée.