L’élaboration d’un outil de dépistage équitable par IA pour les maladies ophtalmiques et systémiques à partir de l’imagerie rétinienne et des données de cohorte longitudinales

Résumé du projet

La perte de vision et les maladies systémiques chroniques sont d’importants problèmes de santé publique, particulièrement dans la population vieillissante. Ces affections passent souvent inaperçues jusqu’à l’apparition de complications. Il est possible de détecter les premiers signes de ces maladies grâce à un balayage oculaire non invasif qui saisit des images de l’arrière de l’œil (la rétine). Ce projet vise à créer un modèle d’intelligence artificielle (apprentissage profond) pour analyser les images de la rétine, détecter les signes de maladies oculaires (comme les cataractes ou le glaucome) et de maladies systémiques (comme l’hypertension ou le diabète) et à ainsi favoriser un diagnostic précoce.

Afin que le modèle fonctionne bien pour des personnes de différents âges et de différentes origines, la stagiaire puisera dans les données d’études populationnelles mondiales, y compris l’ÉLCV. Les données de l’ÉLCV contribueront à adapter le modèle pour mieux refléter la population canadienne. Cette recherche a le potentiel de faciliter un diagnostic précoce dans les cliniques oculaires et les milieux de soins primaires, de raccourcir les temps d’attente avant de recevoir des soins et de contribuer à limiter la perte de vision évitable et l’évolution de la maladie chez les personnes âgées.