L’Agence européenne du médicament a défini les Big Data par 3 « V » : Volume, Vélocité et Variété. Ces grosses bases de données permettent d’avoir des données en vie réelle sur la prise en charge des patients. Elles sont particulièrement adaptées à l’étude des événements indésirables et en pharmaco-épidémiologie. Le Deep Learning est un ensemble de méthodes d’apprentissage automatique tentant de modéliser avec un haut niveau d’abstraction des données grâce à des réseaux neuronaux informatiques. Cet article détaille les sources de Big Data, les avantages et inconvénients de ces études et les applications en ophtalmologie. Une revue de la littérature est présentée dans cet article afin d’illustrer l’utilisation du Deep Learning en ophtalmologie.

The European Medicines Agency has defined Big Data by the “3 V's”: Volume, Velocity and Variety. These large databases allow access to real life data on patient care. They are particularly suited for studies of adverse events and pharmacoepidemiology. Deep learning is a collection of algorithms used in machine learning, used to model high-level abstractions in data using model architectures, which are composed of multiple nonlinear transformations. This article shows how Big Data and Deep Learning can help in ophthalmology, pointing out their advantages and disadvantages. A literature review is presented in this article illustrating the uses of Deep Learning in ophthalmology.