Une analyse par intelligence artificielle d'une simple photo de la rétine pourrait permettre de dépister une centaine de maladies, parfois même avant l'apparition des premiers symptômes, croient des chercheurs montréalais.

Et on ne parle pas ici seulement de maladies oculaires, mais aussi, par exemple, de maladies cardiovasculaires, de maladies systémiques ou de maladies neurodégénératives.

«On veut aider (les cliniciens) à faire le dépistage rapide, à une échelle de population, de maladies oculaires et systémiques pour prévenir la perte de vision ou d'autres maladies qui peuvent être dangereuses», a résumé le professeur Ismail Ben Ayed, un chercheur de l'École de technologie supérieure (ÉTS) qui a discuté de ses travaux en primeur avec La Presse Canadienne, en marge du lancement officiel de la Chaire ÉTS–DIAGNOS.

Le professeur Ben Ayed et ses collègues de la firme Diagnos, où il occupe le poste de scientifique en chef responsable de l'intelligence artificielle, estiment que cette approche pourrait améliorer significativement la rapidité du dépistage et contribuer à prévenir des complications graves, notamment la perte de vision.

L'IA a jusqu'à présent été entraînée à l'aide de quelque 500 000 images fournies par des patients. Concrètement, a-t-on expliqué, la technologie permet d’analyser des images rétiniennes prises en clinique à l’aide d’équipements déjà largement utilisés par les optométristes et ophtalmologistes.

«Ce sont les mêmes images que celles dont ils (les cliniciens) disposeraient. C'est le traitement qu'on en fait qui est différent, a précisé le professeur Ben Ayed, qui compte notamment l'analyse d'images médicales et le diagnostic assisté par ordinateur parmi ses domaines de recherche.

«On va chercher les images qui sont prises dans le cours de leur examen complet (de la vue), on les analyse, et puis on leur redonne cette information-là. Et la bonne nouvelle, c'est que ça contient plein de biomarqueurs, et pas seulement pour la santé oculaire.»

La machine est en mesure «d'extraire des informations très complexes qu'on ne peut pas voir à l'œil nu, comme, par exemple, des mesures sur les structures vasculaires qui ont l'air d'être connectées à la santé cardiovasculaire», a-t-il ajouté.

L’objectif n’est donc pas de remplacer les spécialistes, assurent les responsables du projet, mais plutôt de leur offrir un outil de triage rapide pour repérer plus rapidement les cas à risque et accélérer l’accès au diagnostic.

Et cette IA a ceci de particulier qu'elle est en mesure «d'expliquer» au clinicien comment elle en est venue à sa conclusion: elle indique par exemple les zones de l’image qui motivent ses conclusions et évalue son niveau d’incertitude, laissant la responsabilité du diagnostic final au personnel soignant.

«On veut pouvoir rendre (l'IA) explicable, a dit le chef de l'exploitation de Diagnos, Yves-Stéphane Couture, dont la firme exploite l'intelligence artificielle pour fournir davantage d'informations aux professionnels de la santé. On veut pouvoir comprendre comment elle a pris sa décision, sur quoi elle s'est basée.»

Il s'agit-là d'une particularité «très importante» pour les cliniciens qui doivent ensuite faire face aux patients, a-t-il souligné: «Il faut que (le clinicien) puisse comprendre ce que l'IA a fait pour ensuite pouvoir l'expliquer à son patient.»

Les chercheurs sont d'ailleurs à développer des mécanismes qui permettront à l'outil d'indiquer aux cliniciens son niveau de confiance envers ses conclusions.

«L'IA pourra dire qu'elle a un niveau de confiance élevé, ou encore dire j'ai une faible confiance d'après ce que j'ai vu, comment j'ai été calibrée, je ne suis pas du tout certaine, donc fais attention», a illustré le professeur Ben Ayed.

C'est évidemment pour le dépistage des maladies oculaires que l'IA témoigne de la plus grande maturité.

La puissante Food and Drug Administration des États-Unis a ainsi autorisé, au cours des dernières années, l'utilisation de différentes technologies d'IA pour dépister la rétinopathie diabétique. Des progrès importants ont aussi été réalisés dans le dépistage de troubles comme le glaucome ou la dégénérescence maculaire liée à l'âge.

Mais on croit aussi que l'IA pourrait contribuer au dépistage de maladies cardiovasculaires comme l'hypertension ou l'athérosclérose, ou encore de troubles neurodégénératifs comme l'alzheimer, la sclérose en plaques ou le parkinson.

Il importe donc de bien définir ce que l'IA peut, ou ne peut pas, faire, a précisé M. Couture.

«Il faut être clair sur ce qu'on va offrir parce que c'est la santé des gens, a-t-il conclu. Faire des erreurs en santé, ça met en danger les patients. Ça, je suis très, très prudent là-dessus.»

Jean-Benoit Legault, La Presse Canadienne