Progrès dans les données de soins oculaires en Amérique Latine

Dans le domaine des soins oculaires, l'imagerie joue un rôle essentiel pour diagnostiquer et surveiller diverses conditions oculaires. Des techniques comme les photos du fond de l'œil (photos du fond rétinien), les photos de l'avant de l'œil et les tests des champs visuels sont couramment utilisées. La nouvelle technologie, surtout l'intelligence artificielle (IA), a le potentiel d'améliorer les soins pour les maladies oculaires. L'IA peut aider aux dépistages et aux diagnostics, surtout dans les zones manquant de ressources. C'est crucial pour des conditions comme la Rétinopathie diabétique, la dégénérescence maculaire liée à l'âge et le glaucome. Cependant, il y a des inquiétudes que l'IA puisse être injuste si elle se base sur des données non représentatives.

#Manque de données ouvertes en Amérique Latine

Le mouvement de la science ouverte, qui encourage le partage des données et des recherches, n'a pas beaucoup progressé en Amérique Latine, surtout dans les soins oculaires. La plupart des ensembles de données disponibles proviennent de pays riches, ce qui ne reflète pas la situation dans les zones à faibles revenus. Ces ensembles de données manquent souvent d'informations démographiques et de santé importantes, les rendant moins utiles pour comprendre les maladies oculaires dans différentes populations. Dans beaucoup de ces pays, il n'y a pas assez de médecins ophtalmologistes pour le nombre de personnes ayant besoin de soins. Bien que des systèmes automatisés pourraient aider à atteindre plus de patients et réduire la cécité évitable, il est crucial d'avoir des données qui représentent précisément ceux les plus touchés par ces maladies.

#L'ensemble de données BRSET

Un effort important pour aborder ces problèmes est la création de l'ensemble de données BRSET, qui est le premier ensemble de données ophtalmologiques en libre accès d'Amérique Latine. Cet ensemble comprend une variété d'informations sur les maladies oculaires et différents milieux sociaux. L'ensemble a été approuvé par un comité d'éthique de la recherche et inclut des photos du fond de l'œil ainsi que des données cliniques. Toutes les informations identifiables concernant les patients ont été supprimées pour protéger la vie privée.

#Sources de données

Les données sont collectées dans trois centres de soins oculaires de São Paulo, au Brésil, sur une période de 2010 à 2020. Les photos ont été prises avec divers appareils rétiniens par du personnel formé.

#Collecte de données

Les photos de l'ensemble de données ont été capturées avec différents types de caméras rétiniennes. Les membres du personnel ont pris ces photos après avoir administré un médicament pour dilater les pupilles. Cela garantit des images plus claires. Chaque photo a été vérifiée pour s'assurer qu'aucune information privée n'est incluse.

#Préparation de l'ensemble de données

Chaque photo est étiquetée avec des détails sur l'appareil utilisé, le centre de l'image, la nationalité du patient, son âge, son sexe, ses conditions de santé, son utilisation d'insuline et depuis combien de temps il a le diabète. Ces détails ont été recueillis à partir des dossiers de santé électroniques des patients. Un ophtalmologiste spécialiste a étiqueté les images selon des critères convenus.

#Contrôle de qualité

Pour assurer une haute qualité, des facteurs tels que la mise au point, l'éclairage, la zone de l'image et les artefacts inhabituels dans les images ont été évalués. Si la qualité n'était pas satisfaisante, cela était noté et classé en conséquence.

#Classification des conditions oculaires

L'ensemble de données comprend également des classifications de diverses maladies oculaires telles que la rétinopathie diabétique, l'Œdème maculaire, et d'autres. La rétinopathie diabétique a été classée en utilisant des systèmes de graduation standard.

#Enregistrements de données

L'ensemble de données BRSET contient 16 266 images de 8 524 patients au Brésil, ainsi qu'un fichier décrivant toutes les étiquettes et détails.

#Stockage des données

Les images et leurs étiquettes sont stockées dans un référentiel public pour que d'autres puissent y accéder.

#Analyse descriptive

Dans l'ensemble de données BRSET, la plupart des images (environ 65 %) ont été prises avec un type de caméra rétinienne. Une plus grande partie des patients dans l'ensemble de données sont des femmes. L'âge moyen des patients est d'environ 57 ans.

Parmi les patients, un certain nombre ont été diagnostiqués avec le diabète. La majorité n'avait aucun signe de rétinopathie diabétique, tandis que d'autres avaient des stades variés de la maladie. Il y a aussi des images montrant des différences dans l'anatomie de l'œil parmi les patients.

#Évaluation de la qualité

Concernant la qualité des images, un petit pourcentage a été trouvé avec des problèmes de mise au point, d'éclairage ou d'autres facteurs de qualité. Les métadonnées associées aux images avaient également peu de données manquantes, ce qui assure la fiabilité de l'ensemble de données.

#Applications de recherche

L'ensemble de données BRSET peut être utilisé pour développer des modèles de vision par ordinateur. Ces modèles peuvent identifier les caractéristiques des patients et classifier les maladies. L'ensemble soutient diverses tâches, y compris le diagnostic du diabète et la classification du sexe basé sur les images.

#Métriques de performance

Trois tâches principales ont été réalisées en utilisant cet ensemble de données : déterminer si le patient a le diabète, définir son sexe et évaluer la rétinopathie diabétique. Différents modèles ont été utilisés pour ces tâches et ont été évalués en fonction de leurs performances.

#Directions futures

L'ensemble de données BRSET est une contribution significative au domaine de l'ophtalmologie au Brésil et en Amérique Latine. Il vise à améliorer la représentation des données et à créer un cadre pour développer d'autres ensembles de données à l'avenir. L'ensemble souligne également la nécessité d'examiner si les algorithmes utilisés dans les milieux médicaux sont équitables entre différents groupes démographiques.

#Conclusion

L'ensemble de données BRSET ouvre de nouvelles perspectives pour la recherche et les soins en santé oculaire. Il permet une meilleure compréhension des maladies qui touchent beaucoup de gens, notamment en Amérique Latine. En ayant un ensemble de données qui représente des populations diverses, il devient possible de créer des systèmes d'IA plus efficaces et équitables pour les soins oculaires.