C'est la deuxième caractéristique d'une série en six parties qui examine comment l'IA est en train de changer la recherche et les traitements médicaux.
Terry Quinn était seulement dans son adolescence quand il a été diagnostiqué avec le diabète.
D'une certaine manière, il s'est révolté contre l'étiquette et les tests fréquents, ne voulant pas se sentir différent.
Sa plus grande peur était qu'un jour, son pied devait être amputé.
La perte de vision, une autre complication possible du diabète, n'était pas vraiment sur son radar.
Je n'ai jamais pensé que je perdrais la vue, dit Quinn, qui vit dans le West Yorkshire.
Mais un jour, il a remarqué qu'il saignait dans l'œil.
Les médecins lui ont dit qu'il avait une rétinopathie diabétique : des lésions liées au diabète des vaisseaux sanguins dans les rétines.
Cela nécessitait des traitements laser puis des injections.
Finalement, les traitements n'ont pas été assez pour empêcher la détérioration de sa vision.
Il lui ferait mal à l'épaule en marchant dans des lampadaires.
Il n'arrivait pas à distinguer ses fils.
Et il a dû abandonner la conduite.
Je me sentais pathétique.
Je me sentais comme cette ombre d'un homme qui ne pouvait rien faire, il se souvient.
Une chose qui l'a aidé à sortir de son désespoir a été le soutien de la Guide Dogs for the Blind Association, qui l'a relié à un Labrador noir nommé Spencer.
Il m'a sauvé la vie, dit Quinn, qui est maintenant une collecte de fonds pour les chiens guides.
Au Royaume-Uni, le NHS invite les patients à effectuer un dépistage des yeux diabétiques tous les un ou deux ans.
Les lignes directrices américaines stipulent que chaque adulte diabétique de type 2 doit faire l'objet d'un dépistage au moment du diagnostic du diabète, puis chaque année s'il n'y a pas de problèmes.
Pourtant, pour beaucoup de gens, cela ne se produit pas dans la pratique.
Selon Roomasa Channa, spécialiste de la rétine à l'Université du Wisconsin-Madison aux États-Unis, il existe des preuves très claires que le dépistage prévient la perte de vision.
Aux États-Unis, les obstacles comprennent le coût, la communication et la commodité.
Le Dr Channa croit que faciliter l'accès aux tests aiderait les patients.
Pour dépister la rétinopathie diabétique, les professionnels de la santé prennent des photos de la paroi intérieure arrière de l'œil, connue sous le nom de fondus.
Actuellement, l'interprétation manuelle des images de fond est beaucoup de travail répétitif, dit le Dr Channa.
Mais certains pensent que l'intelligence artificielle (IA) pourrait accélérer le processus et le rendre moins cher.
La rétinopathie diabétique se développe à des stades assez clairs, ce qui signifie que l'IA peut être formé pour la récupérer.
Dans certains cas, l'IA pourrait décider si une référence à un spécialiste des yeux est nécessaire, ou travailler en tandem avec des classificateurs d'images humains.
L'un de ces systèmes a été développé par la société de technologie de la santé Retmarker, basée au Portugal.
Son système identifie des images de fond qui pourraient être problématiques et les envoie à un expert humain pour une enquête plus approfondie.
Normalement, nous l'utilisons davantage comme un outil de soutien pour donner de l'information à l'humain pour prendre une décision, dit Joo Diogo Ramos, directeur général de Retmarkers.
Il croit que la peur du changement limite l'adoption d'outils diagnostiques comme celui-ci.
Des études indépendantes ont suggéré que des systèmes comme Retmarker Screening et Eyenuks EyeArt ont des taux acceptables de sensibilité et de spécificité.
La sensibilité est à quel point un test est bon pour détecter la maladie, tandis que la spécificité est à quel point il est bon pour détecter l'absence de maladie.
En général, une très grande sensibilité pourrait être liée à des faux positifs.
Les faux positifs créent à la fois de l'anxiété et des dépenses, car ils conduisent à des visites spécialisées inutiles.
En général, les images de mauvaise qualité peuvent conduire à de faux positifs dans les systèmes d'IA.
Les chercheurs de Google Health ont examiné les faiblesses d'un système d'IA qu'ils ont développé pour détecter la rétinopathie diabétique.
Il a donné des résultats très différents lorsqu'il a été testé en Thaïlande, par rapport à des scénarios hypothétiques.
Un problème est que l'algorithme a exigé des images de fond vierges.
C'était loin des réalités des lentilles parfois sales, de l'éclairage imprévisible et des opérateurs de caméras avec différents niveaux d'entraînement.
Les chercheurs disent qu'ils ont tiré des leçons de l'importance de travailler avec de meilleures données et de consulter un large éventail de personnes.
Google est assez confiant dans son modèle qu'en octobre, l'entreprise a annoncé qu'elle l'autorisait à des partenaires en Thaïlande et en Inde.
Google a également déclaré qu'il travaillait avec le ministère thaïlandais de la Santé publique pour évaluer le rapport coût-efficacité de l'outil.
Le coût est un aspect très important de la nouvelle technologie.
M. Ramos dit que le service de Retmarker pourrait coûter environ 5 par filtrage, mais avec des variations en fonction du volume et de l'emplacement.
Aux États-Unis, les codes de facturation médicale sont considérablement plus élevés.
À Singapour, Daniel S. W. Ting et ses collègues ont comparé les coûts de trois modèles de dépistage de la rétinopathie diabétique.
Le plus cher était l'évaluation humaine.
Cependant, l'automatisation complète n'est pas la moins chère, car elle a plus de faux positifs.
Le plus abordable était un modèle hybride, où le filtrage initial des résultats était effectué par l'IA, avant que les humains ne prennent le relais.
Ce modèle a maintenant été intégré à la plateforme informatique nationale des services de santé de Singapour et sera opérationnel en 2025.
Cependant, le professeur Ting estime que Singapour a pu réaliser des économies parce qu'elle disposait déjà d'une infrastructure solide pour le dépistage de la rétinopathie diabétique.
Il est donc probable que le rapport coût-efficacité varie considérablement.
Bilal Mateen, responsable de l'IA à l'ONG de santé PATH, affirme que les données sur le rapport coût-efficacité des outils d'IA pour préserver la vue ont été assez solides dans des pays riches comme le Royaume-Uni, ou dans quelques pays à revenu intermédiaire comme la Chine.
Mais ce n'est pas le cas pour le reste du monde.
Avec les progrès rapides dans ce que l'IA est capable de faire, nous devons demander moins si c'est possible, mais de plus en plus, qu'il s'agisse de construire pour tout le monde ou seulement pour les quelques privilégiés.
Nous avons besoin de plus que de données sur l'efficacité pour prendre des décisions efficaces, insiste le Dr Mateen.
La Dre Channa souligne l'écart en matière d'équité en matière de santé, même aux États-Unis, qu'elle espère que cette technologie peut aider à combler.
Nous devons l'étendre à des endroits qui ont un accès encore plus limité aux soins oculaires.
Elle souligne également que les personnes âgées et les personnes ayant des problèmes de vision devraient consulter des médecins oculaires, et que la commodité de l'IA pour détecter systématiquement les maladies oculaires diabétiques ne devrait pas décourager l'attention à toutes les autres maladies oculaires.
D'autres conditions oculaires, comme la myopie et le glaucome, se sont avérées plus difficiles à détecter pour les algorithmes d'IA.
Mais même avec ces mises en garde, la technologie est très excitante, dit le Dr Channa.
J'aimerais voir tous nos patients atteints de diabète passer un test de dépistage en temps opportun.
Et je pense qu'étant donné le fardeau du diabète, il s'agit d'une solution vraiment potentiellement excellente.
De retour dans le Yorkshire, M. Quinn espère certainement que la nouvelle technologie décollera.
Si l'IA existait pour la détection plus précoce de sa rétinopathie diabétique, Id l'aurait attrapée avec les deux mains.