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    Etudes

    Alzheimer: intérêt d'un algorithme d'apprentissage profond appliqué à la rétinographie

    LONDRES (TICpharma) - Un algorithme d'apprentissage profond appliqué à la rétinographie semble présenter de bonnes performances pour détecter des personnes atteintes d'une maladie d'Alzheimer, selon une étude réalisée par des chercheurs de Chine, de Singapour, des Etats-Unis et du Royaume-Uni.

    Le diagnostic de la maladie d'Alzheimer est complexe, ce qui complique aussi son dépistage, nécessitant le plus souvent des tests, parfois invasifs, réalisés dans des centres spécialisés, ainsi que d'importants équipements d'imagerie, rappellent Carol Cheung de l'université chinoise de Hong Kong et ses collègues dans The Lancet Digital Health.

    Depuis quelques années, des travaux suggèrent que les malades d'Alzheimer présentent des changements au niveau de la rétine, initialement identifiés lors d'études post-mortem, et en particulier au niveau de la vascularisation, du nerf optique ou des fibres nerveuses rétiniennes.

    Or, la rétine peut être actuellement examinée de manière non invasive à l'aide d'une photographie numérique, qui peut être disponible à bas coût en soins primaires d'optométrie.

    Dans cette étude, les chercheurs se sont intéressés à l'intelligence artificielle, en particulier l'apprentissage profond qui a démontré son intérêt dans de nombreuses études pour détecter de manière précise des particularités sur des séries d'images.

    Ils ont dĂ©veloppĂ©, validĂ© puis testĂ© un nouvel algorithme pour dĂ

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    Luu Ly Do Quang

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