2 minutes de lecture

Prévention cardio-vasculaire

Hypertension, diabète, hyperlipidémie : une détection serait possible avec une image du fond d'œil et une IA

Publié le mercredi 13 mai 2026

L'analyse d'une photographie de fond d'œil par une intelligence artificielle (IA) permettrait de détecter, voire de prédire, avec une bonne fiabilité plusieurs maladies vasculaires, métaboliques, endocriniennes ou encore rhumatologiques, selon une étude chinoise publiée par Nature Medicine.

Une telle stratégie, non invasive et peu coûteuse, pourrait constituer une alternative au dépistage de maladies par recherche de biomarqueurs dans le sang, avec des capacités de toucher des populations éloignées du système de soin, estiment Xiayin Zhang de l'université de Guangzhou et ses collègues.

Il a déjà été montré que des modifications vasculaires au niveau rétinien peuvent précéder les manifestations du diabète, de l'hypertension ou d'une dysfonction thyroïdienne. Alors que jusqu'à présent les études sur le sujet ne s'intéressaient chacune qu'à une seule maladie, les chercheurs chinois ont voulu voir s'il était possible, à l'aide d'une IA, de faire un dépistage multimaladies.

Ils ont appliqué leur IA, nommée Reti-Pioneer, à 107.730 images en couleur de fonds d'œil venant de 53.865 personnes, issues de la grande base de données britannique UK Biobank ainsi que d'un registre hospitalier chinois. Ils ont volontairement travaillé sur des images de qualités variables reflétant la pratique quotidienne.

L'analyse de fonds d'œil par l'IA a eu une aire sous la courbe (AUC, mesure de la fiabilité diagnostique; plus c'est proche de 1 plus c'est fiable, NDLR) de 0,833 pour la détection d'un diabète de type 2, 0,832 pour la goutte, 0,787 pour l'ostéoporose, 0,74 pour l'hypertension, 0,736 pour l'hyperlipidémie et 0,699 pour la maladie thyroïdienne.

Dans le diabète, l'analyse du fond d'œil par l'IA donnait un meilleur résultat que le score Finnish Diabetes Risk (FINDRISC) couramment utilisé.

Dans un deuxième temps, les chercheurs se sont intéressés à la possibilité de prédire la survenue de ces maladies, considérant que des altérations de la rétine pourraient être présentes avant que ne puisse être fait un diagnostic clinique.

En travaillant sur la UK Biobank, ils ont montré qu'il était possible de prédire à 5 ou 10 ans la survenue d'un diabète, d'une hypertension ou d'une hyperlipidémie, avec une aire sous la courbe un peu moins bonne que pour le diagnostic mais qui était néanmoins significative. Par exemple, pour le diabète, l'AUC était de 0,755 pour la prédiction à 5 ans et 0,736 pour la prédiction à 10 ans.

Ils ont également montré que par rapport à l'analyse des images de fond d'œil par un spécialiste de la rétine, l'utilisation de l'IA comme assistance au diagnostic permettait d'augmenter le taux de diagnostic, qui passait de 71 % à 88 % pour le diabète, de 51 % à 79 % pour la goutte et de 63 % à 70 % pour la maladie thyroïdienne.

Une expérience en pratique de routine a montré la faisabilité d'une acquisition d'image de fond d'œil avec envoi à un système centralisé pour analyse de l'image par IA, avec une très grande rapidité d'obtention d'un résultat: en 30 secondes, ce que les auteurs comparent à environ 8 heures d'attente pour un résultat de laboratoire.

Ces résultats constituent une première étape vers l'adoption d'une telle stratégie de dépistage de maladies, notamment dans des populations éloignées des systèmes de santé. Il faudra encore d'une part obtenir des autorisations réglementaires, d'autre part confirmer que cela a un impact sur la prise en charge des patients, la rapidité de diagnostic et les allocations de ressources médicales, notent les auteurs.

(Nature Medicine, publication en ligne du 28 avril)

Source :

APM News

Partager l'article :

Dans la même thématique

Articles les plus lus