Un outil numérique capable de mesurer automatiquement le strabisme à partir de vidéos enregistrées sur smartphone présente une exactitude proche du test au prisme, avec une très bonne concordance pour les déviations horizontales et une performance élevée pour distinguer phorie, tropie et alignement normal. Ces résultats proviennent d’une étude multicentrique récente publiée dans NEJM AI. Selon les auteurs, cette approche pourrait élargir les possibilités de dépistage et de suivi, notamment dans des régions où l’accès à l’ophtalmologie est limité.
L’étude prospective multicentrique a inclus 335 participants âgés de 3 à 72 ans, pour un total de 459 vidéos de cover tests programmés. Le DRS utilise une reconstruction tridimensionnelle et des modèles d’apprentissage profond pour analyser des séquences de 30 secondes enregistrées par les patients eux-mêmes grâce à un smartphone. La performance quantitative a été évaluée en comparaison directe avec le test au prisme et cover alterné.
Le système présente une erreur absolue moyenne de 4,51 dioptries prismatiques par rapport à la mesure manuelle. Pour les déviations horizontales, les auteurs rapportent une concordance qualifiée d’excellente, avec un coefficient de corrélation intraclasse de 0,98 (intervalle de confiance à 95 % : 0,98 à 0,99). L’analyse de Bland-Altman montre une différence moyenne de −1,1 dioptrie prismatique, avec des limites d’accord comprises entre −11,5 et 9,4, considérées comme cliniquement acceptables.
Le DRS affiche par ailleurs une sensibilité de 0,974 (IC 95 % : 0,949 à 0,987) et une spécificité de 0,938 (IC 95 % : 0,872 à 0,972) pour distinguer phorie, tropie et alignement normal. Pour les formes intermittentes, l’outil peut reconstruire la vitesse et le temps de réalignement, offrant une observation dynamique du trouble difficile à obtenir en consultation classique.
Les auteurs estiment que ce type d’analyse automatisée, réalisable sur smartphone, pourrait compléter les examens réalisés en clinique et faciliter un suivi longitudinal, en particulier dans les contextes où les ressources spécialisées sont limitées. L’étude est financée par la National Natural Science Foundation of China et enregistrée notamment sous le numéro NCT05615519.
