La vidéo oculographie (VOG) est un examen consistant à enregistrer les mouvements oculaires au cours de différents paradigmes.

Plusieurs études antérieures ont montré qu’il existait une forte prévalence de troubles oculomoteurs en VOG chez les patients atteints de sclérose en plaques, y compris au stade précoce de la maladie. Ces troubles pourraient avoir un intérêt pronostique pour prédire la sévérité de la maladie. Cependant, les difficultés d’accès aux plateformes de VOG constituent un obstacle à la réalisation d’études prospectives à grande échelle.

La solution que nous avons développée est une application mobile pour iPad nommée eVOG, qui vise à utiliser les capacités de reconnaissance faciale de la camera frontale de la tablette pour effectuer des enregistrements de VOG de manière rapide et simple, en reproduisant les paradigmes classiques de VOG (saccades, poursuite, anti-saccades).

Nous avons mené une étude prospective de validation de l’outil en collaboration avec le centre hospitalier Princesse-Grâce de Monaco sur une cohorte de 30 patients atteints de sclérose en plaques, ne présentant pas de trouble oculomoteur clinique. Les patients ont bénéficié le même jour de deux enregistrements, respectivement en VOG classique et sur eVOG, dans un ordre randomisé. L’objectif était de comparer les performances de détection des anomalies oculomotrices de eVOG en comparaison au gold standard.

Les résultats qui seront présentés montrent que eVOG permet de détecter les principales anomalies oculomotrices avec une bonne sensibilité et spécificité, ce qui permettrait d’envisager cette application comme un outil de dépistage utilisable en pratique quotidienne.

Le développement de eVOG se poursuit, à la fois dans le champ des maladies inflammatoires du système nerveux central mais aussi dans d’autres pathologies neurologiques.