À l’occasion de ce bilan annuel pour le numéro spécial de Réalités Ophtalmologiques, l’intelligence artificielle (IA) apparaît comme un levier de transformation progressive de la chirurgie réfractive, rehaussant les standards de précision diagnostique, d’analyse prédictive et d’optimisation du parcours patient. Présente à toutes les étapes du processus opératoire, elle permet une personnalisation inédite des traitements et une détection plus précoce des anomalies. Toutefois, son adoption clinique demeure partielle, rappelant que l’innovation, aussi prometteuse soit-elle, ne produit ses effets qu’en s’intégrant harmonieusement à la pratique.

L’intelligence artificielle (IA) connaît un essor spectaculaire, transformant de multiples secteurs, dont celui de la santé. En ophtalmologie, elle a d’abord été mise à contribution pour le diagnostic, via des techniques d’apprentissage profond (deep learning, DL) permettant l’analyse des images médicales et l’établissement de scores diagnostiques [1, 2]. Les avancées récentes ont élargi son champ d’application à l’IA générative, aujourd’hui utilisée pour la formation des professionnels de santé, l’information des patients et le suivi clinique, témoignant de la diversité de ses usages dans cette spécialité [3]. Ces derniers mois, l’intérêt pour l’IA en chirurgie réfractive s’est intensifié, ouvrant de nouvelles perspectives pour améliorer les pratiques chirurgicales.

Les algorithmes d’IA recouvrent un large spectre, depuis l’apprentissage automatique (machine learning, ML) et le DL, jusqu’à l’apprentissage automatique automatisé (auto-ML) [4]. L’avènement de l’IA générative représente une avancée de premier plan, autorisant la création de contenus originaux à partir des requêtes des utilisateurs. Chacune de ces approches, avec ses promesses et ses limites, modèle les grandes tendances actuelles de la recherche et des publications récentes [5, 6].

L’intelligence artificielle appliquée à l’analyse d’images

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