Une équipe dirigée par le professeur Anna May de la clinique équine LMU a développé et formé un outil d'apprentissage profond qui reconnaît de manière fiable la maladie et peut aider les médecins vétérinaires à poser des diagnostics, comme le rapportent les chercheurs dans une étude en cours.

Dans une enquête en ligne, les chercheurs ont demandé à quelque 150 vétérinaires d'évaluer 40 photos. Les images montraient un mélange d’yeux sains, d’yeux atteints d’URE et d’yeux atteints d’autres maladies. Travaillant sur la base d'analyses d'images, l'outil d'apprentissage profond a été chargé d'évaluer les mêmes photos.

Par la suite, May a comparé les résultats des vétérinaires à ceux de l’IA. Elle a découvert que les vétérinaires spécialisés dans les chevaux interprétaient correctement les images dans 76 % des cas, tandis que les autres vétérinaires des cabinets mixtes ou des petits animaux avaient raison dans 67 % des cas.

"Avec l'outil d'apprentissage profond, la probabilité d'obtenir une réponse correcte était de 93 %", explique May. "Bien que les différences ne soient pas statistiquement significatives, elles montrent néanmoins que l'IA reconnaît de manière fiable une URE et présente un grand potentiel en tant qu'outil d'assistance aux médecins vétérinaires."

L'outil est basé sur une application Web et simple à utiliser. Tout ce dont vous avez besoin est un smartphone. "Il n'est pas destiné à remplacer les vétérinaires, mais il peut les aider à poser le bon diagnostic. Il est particulièrement utile aux professionnels moins expérimentés ou aux propriétaires de chevaux dans les régions où les vétérinaires sont rares", souligne May.

Grâce à la détection précoce de l'URE, les chevaux atteints peuvent recevoir plus rapidement un traitement approprié, ce qui peut être décisif pour ralentir la progression de la maladie et sauver les yeux atteints.

Les travaux sont publiés dans le Equine Veterinary Journal .