Machine learning algorithms are applied to OCT scan image data of a patients retina to assess various eye diseases of the patient, such as ARMD, glaucoma, and diabetic retinopathy. The classification modules for each tested-for disease or condition preferably comprises an ensemble of machine learning algorithms, preferably including both deep learning and traditional machine learning (non-deep learning) algorithms. The results of the analysis can be transmitted back to the facility of the caregiver that used the OCT scanner to scan the patients retina while the patient is still present at the caregivers facility for an appointment.La présente invention concerne des algorithmes dapprentissage machine qui sont appliqués sur des données dimage de balayage OCT de la rétine dun patient pour évaluer diverses maladies oculaires du patient, telles quARMD, glaucome et rétinopathie diabétique. Les modules de classification pour chaque maladie ou affection pour lesquelles des essais sont réalisés comprennent, de préférence, un ensemble dalgorithmes dapprentissage machine, qui comprennent de préférence à la fois des algorithmes dapprentissage profond et dapprentissage machine classique (apprentissage non profond). Les résultats de lanalyse peuvent être retransmis à linstallation du soignant qui utilise le dispositif de balayage OCT pour balayer la rétine du patient alors que le patient est toujours présent dans linstallation du soignant pour un rendez-vous.
