BIOMARQUEURS OCT DANS L’OEDEME MACULAIRE DIABETIQUE : APPORT D’UNE APPLICATION D’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

Abstract

Généralités : La rétinopathie diabétique est une complication fréquente du diabète, pouvant causer un œdème maculaire diabétique (OMD), principale cause de baisse visuelle. L’OCT analyse finement les structures rétiniennes et identifie des biomarqueurs (désorganisation des couches internes, kystes intrarétiniens, points hyperréflectifs, exsudats, décollement séreux, intégrité de l’ELM et de la zone ellipsoïde). Ces biomarqueurs guident le pronostic et la stratégie thérapeutique. L’intelligence artificielle permet aujourd’hui d’automatiser cette analyse et de personnaliser la prise en charge. Matériels et méthodes : Cent images OCT de 100 patients suivis en ophtalmologie B ont été annotées par deux experts. L’application, développée avec Nezar Boujida (étudiant ingénieur à Sorbonne Université), s’appuie sur un réseau de neurones convolutif pour détecter automatiquement les biomarqueurs. Les résultats sont transmis à une interface GPT-4o qui génère une synthèse clinique, propose un plan thérapeutique et estime le pronostic visuel. Résultats : Notre étude a permis de développer DeepOCT, capable d’analyser automatiquement les images OCT avec une sensibilité et une spécificité élevées. L’outil propose un plan thérapeutique et estime un pronostic cohérent, proche des décisions d’experts. Discussion :DeepOCT illustre l’apport de l’IA dans l’OMD, en standardisant l’analyse et en optimisant le suivi. Des améliorations sont prévues, notamment l’intégration d’autres données cliniques. Conclusion : DeepOCT représente une avancée prometteuse pour personnaliser la prise en charge et améliorer le pronostic visuel