En termes d’approche thérapeutique personnalisée pour un patient donné, l’intelligence artificielle (IA) appliquée en chirurgie réfractive cornéenne va au-delà du simple choix entre LASIK, PKR ou SMILE. En effet, elle permet d’affiner les traitements au sein d’une même technique opératoire, en tenant compte des particularités de chaque cornée et pas seulement du besoin de correction optique exprimé en dioptries.
Pourquoi des traitements différents chez des patients aux besoins de correction optique équivalents ?
La chirurgie réfractive au laser a pour principe de corriger les troubles visuels en remodelant la cornée. Les techniques disponibles (LASIK, PKR, SMILE) permettent d’obtenir d’excellents résultats, notamment en se basant sur des paramètres standards tels que la réfraction, la courbure et l’épaisseur cornéennes.
Néanmoins, deux patients porteurs de verres correcteurs équivalents, c’est-à-dire nécessitant une même correction optique, peuvent réagir différemment à un traitement chirurgical donné, en raison de particularités anatomiques ou biomécaniques propres. Autrement dit : chaque patient est unique.
C’est notamment pour répondre à la problématique de ces différences parfois très fines de l’un à l’autre qu’intervient aujourd’hui l’intelligence artificielle (IA) en chirurgie réfractive. Les algorithmes analysent simultanément un grand nombre de données issues du bilan préopératoire (topographie cornéenne, imagerie Scheimpflug, biomécanique de la cornée, cartographie épithéliale…).
Ainsi, ils sont à même de faire une différence entre deux patients qui, malgré un besoin de correction optique équivalente, nécessitent une approche chirurgicale différente, pour optimiser la sécurité du geste et le résultat du traitement, notamment en détectant précocément le kératocone.
Apport de l’intelligence artificielle (IA) pour un affinage personnalisé des traitements de chirurgie réfractive
Au-delà du choix de la technique chirurgicale (SMILE, PKR ou Lasik), l’intelligence artificielle contribue à adapter finement les traitements à la morphologie de chaque cornée.
Les algorithmes sont entraînés sur des bases de taille considérable, par exemple plus de 4000 yeux analysés dans une étude récente combinant topographie et biomécanique (Syta et al., Scientific Reports 2025).
Ainsi, après avoir intégré les données propres à un patient, ils peuvent générer des scores prédictifs personnalisés, qui reflètent la probabilité de succès et de sécurité du traitement envisagé.
Ces indicateurs permettent non seulement d’éviter les contre-indications non détectées par l’être humain, mais aussi d’affiner la planification. Autrement dit, l’IA peut orienter le chirurgien vers des réglages mieux adaptés pour une même méthode de traitement.
Par exemple, deux patients nécessitant une correction équivalente de 4 dioptries en LASIK ne seront pas opérés de façon identique : chez le premier, à la cornée épaisse et régulière, la zone optique choisie pourra être plus large avec une ablation plus profonde que chez le second, à la cornée plus fine et à la pupille plus étroite.
