Des modèles généralistes testés sur l’électrorétinographie

L’électrorétinographie, ou ERG, enregistre la réponse de cellules de la rétine à la lumière. Des chercheurs ont étudié si des modèles de fondation, des modèles préentraînés sur de grandes séries temporelles, pouvaient être adaptés à ces signaux . L’objectif est d’exploiter des données publiques limitées sans entraîner d’emblée un modèle spécialisé pour l’ERG.

Le travail mobilise deux jeux de données publics , PERG-IOBA, consacré à l’ERG de motif et à des diagnostics oculaires, et LEOPs, une ERG plein champ centrée sur le TSA. Les auteurs ont comparé des classifications binaires et à plusieurs catégories, avec des modèles gelés ou ajustés, ainsi que des modèles conçus dans ce domaine. Les séparations de validation tenaient compte des patients.

Les meilleurs résultats de classification ont été rapportés pour les représentations issues des modèles préentraînés, gelés ou ajustés, surtout lorsqu’elles étaient associées à des métadonnées multimodales. Les modèles ont aussi reconstruit des portions masquées des tracés. Sur la base ECG PTB-XL, les performances étaient maintenues jusqu’à 300 enregistrements. Les auteurs indiquent en revanche ne pas avoir reproduit les performances publiées pour la classification liée au TSA.

Cette étude est une prépublication et n’a pas encore été évaluée par les pairs. Elle suggère que des modèles généralistes de séries temporelles pourraient constituer une piste pour analyser l’ERG lorsque les jeux de données sont de petite taille. Elle ne permet pas, à elle seule, de conclure à une utilité clinique.