Glaucome et télémedecine - D'après Pr Florent APTEL (Grenoble) Le glaucome 2.0 - SFO ...
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Compte-rendu du congrès Journée réflexion ophtalmologique
Le glaucome 2.0
Glaucome et télémedecine
D’après Pr Florent APTEL (Grenoble)
Compte rendu du
Dr Pierre SUSTRONCK
Hôpital Saint Joseph
Paris
CONGRES JRO 2021
Compte-rendu du congrès Journée réflexion ophtalmologique
Le glaucome 2.0 : glaucome et télémédecine
Pourquoi la télémédecine en ophtalmologie ?
- Le nombre de sujets glaucomateux va augmenter avec le
vieillissement de la population jusqu’à doubler en 2050.
- Difficultés à trouver un ophtalmologue pour le suivi d’un glaucome
(notamment dans le nord et le centre de la France).
- Le nombre d’ophtalmologistes, en particulier glaucomatologues,
devrait diminuer.
- De nombreux examens ophtalmologiques peuvent être interprétés
à distance (photographies du segment antérieur, FO, OCT,
gonioscopie automatisée).
Données de la littérature sur la télémedecine en ophtalmologie
- La télémédecine est performante aussi bien sur le dépistage que
pour le suivi, analyse de progression du glaucome (Sera Melisa et
al, Plos One, 2014)
- Aspects médico-économiques globaux (déplacements, arrêt de
travail, honoraires) : coûts sont nettement moins importants en
télémédecine lmologie (Thomas S et al, Plos One, 2015)
CONGRES JRO 2021
D’après Florent Aptel
Compte-rendu du congrès Journée réflexion ophtalmologique
Le glaucome 2.0 : glaucome et télémédecine
Discussion sur les modalités de la télémédecine:
- La majorité des examens peuvent être délégués à l’orthoptiste mais selon un protocole organisationnel SNOF-SFO pré défini (protocoles disponibles sur le site du SNOF).
- Pour un glaucome stabilisé avec un suivi tous les 6 mois, l’ophtalmologiste pourrait voir le patient moins souvent (tous les ans ou tous les 18 mois). Le reste des examens
pourraient être réalisés par l’orthoptiste avec une interprétation en télémédecine par l’ophtalmologiste.
- Valorisation financière :
A) Pour l’orthoptiste : cotations orthoptiques depuis 2018
B) Pour le médecin: Acte de téléconsultation ou Acte de télé-expertise.
- La téléconsultation
- connexion vidéo simultanée avec le patient (peu d’intérêt dans le glaucome)
- facturée au même tarif qu’une consultation en face à face entre 23 et 58,5 euros selon la spécialité et le secteur d’exercice du médecin.
- La cotation de télé-expertise
- Lorsqu’un médecin sollicite l’avis d’un collègue en raison de sa formation ou compétence particulière.
- Pour le moment réservée aux patients en ALD, atteints de maladie rare, résidents en EHPAD ou détenus, résidents dans les zones où les médecins sont peu nombreux. Mais cet
acte devrait bientôt être élargi.
- Télé-expertise de niveau 1 (12 euros): acte simple pour répondre à une question circonscrite comme une lecture de rétinographie de diabétique. Limite de 4 actes par an.
- Télé-expertise de niveau 2 (20 euros):
- Avis en réponse à une situation médicale complexe (surveillance en cancérologie, pathologie inflammatoire…)
- Pourrait à l’avenir être adapté au glaucome. Limite de 2 actes par an.
- Une rémunération existe également pour le médecin requérant. 5 euros pour le niveau 1 et 10 euros pour le niveau 2. Forfait annuel limité à 500 euros par an.
CONGRES JRO 2021
D’après Florent Aptel
Compte-rendu du congrès Journée réflexion ophtalmologique
Le glaucome 2.0
Glaucome et Big Data
D’après Pr Jean François Rouland (Grenoble)
Compte rendu du
Dr Pierre SUSTRONCK
Hôpital Saint Joseph
Paris
CONGRES JRO 2021
Compte-rendu du congrès Journée réflexion ophtalmologique
Glaucome et Big Data: les différents registres
Big data = 3V= Volume = Vélocité d’accumulation des données = Variété des données
+ Véracité : données de qualité inférieure à une vraie étude clinique interprétation prudente
+ Valeur: utilisation en pratique.
Actuellement: 40 Zetta-octets de données stockées et ceci augmente de façon considérable
Parmi les sources de données médicales:
1) Les données administratives des assurances médicales :
A) SNIR-AM : Système National d’Information Inter-régime de l’Assurance Maladie
- Base médico administrative de 65 millions de personnes : âge, sexe, diagnostic, facteurs de risque.
B) EGB : échantillon de 1/97ème du SNIR-AM
- Données démographiques, remboursements des médicaments, données médicales (ALD, maladies
professionnelles et données hospitalières)
En pratique pour ces bases données
- SNIR-AM: registre avec des effectifs importants pour l’étude des maladies rares
- EGB: échantillon de ce registre simplifié pour l’étude des maladies fréquentes
CONGRES JRO 2021
D’après Jean françois Rouland
Compte-rendu du congrès Journée réflexion ophtalmologique
Glaucome et Big Data: les différents registres
2) Registres cliniques
- Données détaillées sur la clinique du patient
- Pour une population définie : opérée de la cataracte, glaucome etc
- Ex: le registre IRIS de l’AAO : Intelligent Research in Sight
3) Le dossier médical électronique
- Medisoft au Royaume Uni
4) Le Data Linkage:
- Croiser les données de différentes bases
CONGRES JRO 2021
D’après Jean françois RoulandCompte-rendu du congrès Journée réflexion ophtalmologique
Glaucome et Big Data: Exemples d’étude Big Data
Etude de Crabb et al. portant sur 402 357 champ
visuels de 75857 patients glaucomateux:
- Durée de vie après le diagnostic: médiane de 10 ans
- Perte moyenne de CV de 0,5 DB/an.
- Cécité légale à la mort : 25%.
- A permis l’estimation du pronostic du glaucome à
partir des premiers champs visuels/pente du VFI
The Duke Glaucoma registry Study. Medeiros et al.
- 27 272 yeux de 14296 patients, > 100 000 OCT
- Classification de la sévérité de la perte de RFNL et du Champ visuel
- A permis de montrer que les glaucomes sévères se manifestent initialement par une perte rapide du
RNFL et/ou du CV (VFI).
- Initialement la perte peut-être isolée sur le RNFL ou le CV = nécessité d’analyser les deux paramètres
chez nos patients.
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D’après Jean françois RoulandCompte-rendu du congrès Journée réflexion ophtalmologique
Glaucome et Big Data: Exemples d’études
Exemple de registre: l’IRIS de l’american academy
- 61 millions de patients, 15284 ophtalmologistes
- 5 millions de glaucomateux suivis en 2019
- 2 millions d’OCT
- Statistiques accessibles aux membres de l’american academy
Conclusion
- La Big data permet de réaliser des études de « vraie vie » avec des effectifs
énormes sans précédent
- Ceci aura un réel intérêt sur les études post hoc de sécurité médicamenteuse
(ou de dispositif chirurgicaux) pour éventuellement repérer des effets
secondaires rares indétectables par les études conventionnelles.
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D’après Jean françois RoulandCompte-rendu du congrès Journée réflexion ophtalmologique
Le glaucome 2.0
Glaucome et intelligence artificielle
D’après Pr Yves Lachkar (Paris)
Compte rendu du
Dr Pierre SUSTRONCK
Hôpital Saint Joseph
Paris
CONGRES JRO 2021Compte-rendu du congrès Journée réflexion ophtalmologique
Glaucome et intelligence artificielle: le machine learning
Le machine learning est de l’IA reposant sur des statistiques:
- Régressions (linéaires, multivariées, polynomiales, régularisées, logistiques).
Courbes qui approximent les données.
- Algorithme de Naïve Bayes = Statistiques Bayesienne (probabilité
conditionnelle). Algorithmes donnant la probabilité d’une prédiction.
- Clustering : On groupe les données en paquets de manière à ce que dans
chaque paquet les données soient les plus proches possibles les unes des
autres
- Arbres de décision
- Algorithmes plus perfectionnés: Random Forest, Gradient Boosting, Support
Vector Machine..
- En Machine learning : un expert interprète les données = risque d’erreur
CONGRES JRO 2021
D’après Yves LachkarCompte-rendu du congrès Journée réflexion ophtalmologique
Glaucome et intelligence artificielle : le Deep learning
- Le deep learning est du machine learning faisant appel à des réseaux de neurones
(neural networks)
- Réseaux de neurones artificiels (ANN) : simples, trient bien les informations.
- Réseaux de neurones convolutifs (CNN) : spécialisés dans le traitement de l'image, ils
appliquent des filtres à des données pour en faire ressortir de nouvelles informations
(par exemple, faire ressortir les contours dans une image pour trouver un visage)
- Réseaux de neurones récurrents (RNN) dont les LSTM (long short term memory) :
mémorisent l’information et la réutilisent peu après. Utiles pour l’analyse de texte où
chaque mot dépend des quelques mots précédents.
- Versions plus avancées : auto-encoders, machines de Boltzmann et les self organizing
maps (SOM)
- Le Deep learning permet de se passer d’un expert
- Le DL extrait de l’information des données et adapte son algorithme.
CONGRES JRO 2021
D’après Yves LachkarCompte-rendu du congrès Journée réflexion ophtalmologique
Glaucome et intelligence artificielle
Par renforcement:
L’agent autonome (robot, etc) décide/apprend les actions à prendre, à partir
d'expériences, de façon à optimiser une récompense quantitative au cours du
temps.
Ces algorithmes sont utilisés pour les voitures autonomes ou Google DeepMind
pour les échecs
Par retour d’erreur : Système de récompenses et de pénalités pour permettre à
l’ordinateur d’apprendre à résoudre un problème de manière autonome.
Contrairement aux être humains, l’IA peut effectuer des milliers de tentatives
simultanément.
CONGRES JRO 2021
D’après Yves LachkarCompte-rendu du congrès Journée réflexion ophtalmologique
Glaucome et intelligence artificielle
v
Exemples d’études
Détection efficace du glaucome sur des photographies de FO
Sur des rétinophotographies du FO, meilleure performance
de la machine par rapport aux glaucomatologues experts
Les bases de comparaisons des OCT actuels sont très réduites
= les OCT actuels comparent mais n’apprennent pas.
Avec le Deep Learning, la machine pourra apprendre et
améliorer sa précision au fur et à mesure
CONGRES JRO 2021
D’après Yves LachkarCompte-rendu du congrès Journée réflexion ophtalmologique
Glaucome et intelligence artificielle
L’évaluation en Deep learning de l’OCT de segment antérieur du degré
de fermeture de l’angle est également possible
Les champs visuels à domicile sur PC ont été évalués avec l’IA
Mais la fiabilité et la reproductibilité étaient faibles.
= aucun contrôle de fixation, mauvaise compréhension des consignes
Idéalement à l’avenir l’IA pourra réaliser un diagnostic de glaucome sur
plusieurs types de données à rentrer:
- Antécédents familiaux, valeurs de PIO, pachymétrie, gonioscopique,
atteinte de NO et/ou CV …
En résumé:
- L’IA est une amélioration incontournable
- Le temps médical sera réorganisé et optimisé
- Le contact avec le patient restera indispensable, l’IA ne remplacera
très probablement pas les ophtalmologistes.
CONGRES JRO 2021
D’après Yves LachkarVous pouvez aussi lire
