P3-2 - Intelligence artificielle au service du dépistage de la rétinopathie diabétique : performance d'un modèle de Deep Learning basé sur ResNet-50

La rétinopathie diabétique (RD) représente un enjeu majeur en matière de santé publique au niveau mondial, avec une prévalence croissante. Le dépistage précoce est essentiel pour prévenir la perte de vision, mais il dépend souvent d'examens ophtalmologiques spécialisés, limitant l'accès aux soins, notamment dans les pays en développement. Cette étude visait à évaluer les performances d'un réseau de neurones convolutionnels (ResNet-50) dans la détection et le dépistage de la RD.