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Le système de dépistage oculaire basé sur l'IA d'Eyenuk pour la rétinopathie diabétique démontre des performances exceptionnelles dans un essai clinique pivot, multicentrique et prospectif


Eyenuk, Inc., société mondiale de technologies et services médicaux basés sur l'intelligence artificielle (IA), qui se démarque en tant que leader dans le domaine des applications en situation réelle pour le dépistage oculaire basé sur l'IA (AI Eye Screeningtm), a annoncé aujourd'hui les résultats de son essai clinique pivot, multicentrique et prospectif historique en vue de valider le système EyeArt® de dépistage oculaire basé sur l'IA destiné à la détection autonome de la rétinopathie diabétique (RD), une maladie cause de cécité dont on estime qu'elle touchera 191 millions de personnes à l'échelle mondiale d'ici à 20301. Les résultats ont été présentés lors d'ARVO Imaging à la Conférence sur l'oeil par le Dr Jennifer Lim, Marion H. Schenk Esq. présidente et professeur en ophtalmologie et directrice du service de la rétine à l'Université de l'Illinois à Chicago.

Le système de dépistage oculaire EyeArt basé sur l'IA permet à n'importe quel médecin de dépister la RD en temps réel dans son cabinet et de pouvoir identifier rapidement et avec exactitude les patients atteints de RD nécessitant la consultation d'un spécialiste, au cours d'une consultation habituelle d'un patient diabétique. Une fois que les images du fond de l'oeil du patient ont été capturées et envoyées au système EyeArt, les résultats du dépistage de la RD peuvent être visualisés et exportés sous forme de rapport au format PDF en moins de 60 secondes. Le système EyeArt permet aux spécialistes de la vue d'avoir plus de temps à consacrer au traitement visant à sauver la vue, plutôt qu'au dépistage de la RD.

Les principaux aspects de cet essai clinique pivot multicentrique et prospectif (NCT03112005) comprennent :

Les résultats de l'étude montrent que tous les critères d'évaluation principaux prédéterminés ont été satisfaits avec p< 0,0001. Les premiers résultats de l'étude pivot figurent au tableau ci-dessous (détails ici) :

        Sensibilité

[Bornes de confiance 95 %]

      Spécificité

[Bornes de confiance 95 %]

      Imageabilité

[Bornes de confiance 95 %]

   
Système EyeArt

sans dilatation

      95,5 %

[92,4 % - 98,5 %]

      86,0 %

[83,7 % - 88,4 %]

      87,5 %

[85,4 % - 89,7 %]

Système EyeArt

sous dilatation en cas d'impossibilité d'attribution d'un grade

     

95,5 %

[92,6 % - 98,4 %]

     

86,5 %

[84,3 % - 88,7 %]

     

97,4 %

[96,4 % - 98,5 %]

                 

« Cette étude est importante car elle montre que ce système basé sur l'IA a une bonne précision pour déterminer la présence d'une rétinopathie diabétique nécessitant la consultation d'un spécialiste à l'aide d'une méthode très rigoureuse qui a comparé les résultats par IA à ceux de photos lues par des experts en attribution de grade de la maladie dans la rétinopathie diabétique », a déclaré le Dr Jennifer Lim, investigatrice dans l'essai pivot EyeArt. « Dans cette étude multicentrique prospective, nous avons montré la faisabilité et l'applicabilité de ce système pour le dépistage de la rétinopathie diabétique nécessitant la consultation d'un spécialiste. Ceci est très prometteur en matière de dépistage des millions de patients diabétiques atteints d'une rétinopathie diabétique nécessitant la consultation d'un spécialiste afin d'identifier les personnes à risque de perte d'acuité visuelle et de les orienter vers un ophtalmologiste en vue d'être traitées rapidement ! » Le Dr Lim a poursuivi ainsi : « La sensibilité et la spécificité élevées atteintes par le système EyeArt montre qu'il peut rendre possible le dépistage de la RD au point d'intervention et qu'il s'agit d'un moyen simple et sans danger d'identifier les patients atteints de RD devant être orientés vers un ophtalmologiste. »

« Avoir mené à bien cet essai pivot prospectif EyeArt est une étape enthousiasmante pour Eyenuk, et cette étude valide encore une fois la sensibilité et la spécificité exceptionnelles en matière de diagnostic du système EyeArt sans nécessité de dilatation », a déclaré le Pr Kaushal Solanki, fondateur et PDG d'Eyenuk. « Aujourd'hui, je suis fier de pouvoir dire que l'intelligence artificielle est à la mesure de sa promesse et peut avoir un impact substantiel et significatif sur la vie des patients dans le monde. Un dépistage oculaire régulier et de qualité pourra bientôt être accessible et abordable pour des centaines de millions de personnes atteintes de diabète, menant à la préservation de la vue pour beaucoup d'entre eux. »

Eyenuk présentera son système de dépistage oculaire EyeArt basé sur l'IA sur le stand 1637 du hall d'exposition ARVO au centre des congrès de Vancouver.

À propos du système de dépistage oculaire EyeArt® basé sur l'IA

Le système de dépistage oculaire EyeArt basé sur l'IA est la technologie la plus largement validée de détection autonome de la RD basée sur l'IA, testée en situation réelle lors de plus d'un demi-million de consultations de patients à travers le monde, avec plus de deux millions d'images collectées dans des environnements cliniques en situation réelle. Le système EyeArt, qui a été développé grâce à un financement par l'Institut national américain de la santé (US National Institutes of Health, NIH), est validé par le Service national de la santé du Royaume-Uni (UK National Health Service, NHS). Le système EyeArt a obtenu le marquage CE dans l'Union européenne, et une licence de Santé Canada. Aux États-Unis, le système EyeArt est limité à une utilisation expérimentale en vertu des lois fédérales.

VIDÉO : Pour en savoir plus sur le système EyeArt de dépistage oculaire basé sur l'IA pour la rétinopathie diabétique

À propos de la rétinopathie diabétique (RD)

La RD est une complication du diabète, provoquée par l'endommagement des vaisseaux sanguins du tissu photosensible situé au niveau du fond de l'oeil (rétine). Il s'agit d'une maladie dont la progression est silencieuse et qui dans un premier temps peut ne causer aucun symptôme ou n'entraîner que de légers problèmes de vision. À terme, elle peut entraîner une cécité. Cette maladie peut se développer chez n'importe quelle personne atteinte de diabète de type 1 ou 2.3 On estime qu'un tiers des patients atteints de diabète développeront une RD,4 ce qui en fait la première cause de perte d'acuité visuelle chez les adultes d'âge actif.5

Bien qu'un dépistage de la RD soit recommandé pour tous les diabétiques, moins de la moitié d'entre eux se font dépister une fois par an1, même dans le monde développé. Étant donné que les diabétiques sont 1 600 fois plus nombreux que les ophtalmologistes aux États-Unis,6 il n'y a tout simplement pas assez de spécialistes de la vue pour répondre aux besoins en termes de dépistage de la RD d'une population croissante de diabétiques. Même pour ceux qui se font dépister tous les ans, les délais pour une consultation en ophtalmologie de dépistage de la RD peuvent être des semaines, voire des mois.

À propos d'Eyenuk, Inc.

Eyenuk, Inc. est une société mondiale de technologies et services médicaux basés sur l'intelligence artificielle (IA), qui se démarque en tant que leader dans le domaine du dépistage oculaire basé sur l'IA (AI Eye Screeningtm) en situation réelle, pour la détection autonome des maladies, ainsi que dans le domaine des biomarqueurs prédictifs basés sur l'IA (AI Predictive Biomarkerstm), pour l'évaluation des risques et la surveillance des maladies. Eyenuk se fixe pour mission que les yeux de tous les individus à travers le monde puissent être soumis à un dépistage suffisamment tôt, de sorte à permettre le diagnostic des maladies pouvant conduire au décès et à la cécité, parmi lesquelles la rétinopathie diabétique, le glaucome, la dégénérescence maculaire liée à l'âge, le risque d'AVC, le risque cardiovasculaire, et la maladie d'Alzheimer.

EyeArt est une marque déposée d'Eyenuk, Inc.

http://bit.ly/2vqwHNf

1 International Diabetes Federation. IDF Diabetes atlas, sixième édition, Bruxelles, Belgique. 2015.
2 Early Treatment Diabetic Retinopathy Study Research Group Fundus photographic risk factors for progression of diabetic retinopathy. Rapport numéro 12 de l'ETDRS. 1991, Ophthalmology 98(5 Suppl):823?833.
3 https://www.mayoclinic.org/diseases-conditions/diabetic-retinopathy/symptoms-causes/syc-20371611
4 Yau JW, Rogers SL, Kawasaki R, et al. Global prevalence and major risk factors of diabetic retinopathy. Diabetes Care. 2012;35:556-64. doi: 10.2337/dc11-1909
5 Prokofyeva E, Zrenner E. Epidemiology of major eye diseases leading to blindness in Europe: a literature reviewOphthalmic Research. 2012;47:171-188. doi: 10.1159/000329603
6 http://www.icoph.org/ophthalmologists-worldwide.html and https://www.cdc.gov/diabetes/pdfs/data/statistics/national-diabetes-statistics-report.pdf

Le texte du communiqué issu d'une traduction ne doit d'aucune manière être considéré comme officiel. La seule version du communiqué qui fasse foi est celle du communiqué dans sa langue d'origine. La traduction devra toujours être confrontée au texte source, qui fera jurisprudence.


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