Auteur Gatinel D.

Hôpital Fondation Rothschild, PARIS.

Quoi de neuf ? Quoi de neuf en chirurgie réfractive ?
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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.

Revues Générales
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Complication relativement rare de la chirurgie moderne de la cataracte, le syndrome de contraction du sac capsulaire (SCSC) n’a pas la même cause que son opposé, l’opacification de la capsule postérieure. Malgré sa rareté, nous décrivons trois cas de SCSC récents ainsi que leur prise en charge.

L’Année ophtalmologique 2023
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Au sein du paysage actuel des techniques chirurgicales réfractives, le LASIK s’est imposé comme le procédé prédominant, atteignant un niveau de précision et d’efficacité qui semble marquer un apogée dans l’amélioration de ses performances. Cette constatation, issue d’une analyse approfondie des données cliniques existantes, souligne la position prépondérante du LASIK en termes de qualité de vision ressentie après la chirurgie [1]. Cette prééminence repose sur la finesse de la photoablation excimer, dont la précision atteint l’ordre du micron, se situant ainsi dans la même gamme de grandeur que la longueur d’onde de la lumière visible. Cette caractéristique contraste avec les corrections effectuées par laser femtoseconde, où la dimension des spots clivant le tissu stromal est d’un ordre de grandeur supérieur. Cette différence fondamentale en termes de résolution spatiale sous-tend les distinctions en précision et vitesse de récupération entre les deux approches, soulignant l’importance cruciale de la finesse de la photoablation excimer dans l’obtention rapide d’une correction réfractive optimale et d’une bonne qualité de vision.

Revues Générales
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La kératopigmentation à visée cosmétique est pratiquée depuis des années. Elle constitue une alternative pour améliorer l’aspect esthétique d’une cornée non fonctionnelle ou un defect irien. L’essor et la disponibilité croissante du laser femtoseconde permettent d’obtenir des résultats plus précis et une intervention moins invasive qu’une chirurgie d’éviscération ou une greffe de cornée. La kératopigmentation peut être une procédure de correction à long terme ou permanente. Les pigments de 3e génération micronisés présentent des risques minimes de toxicité oculaire et la satisfaction des patients est souvent au rendez-vous.

Calcul d'implant
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Le kératocône se présente comme une déformation cornéenne avec amincissement stromal générant un astigmatisme irrégulier ainsi que des aberrations optiques de haut degré. La prise en charge de la cataracte et le calcul d’implant sous-jacent peuvent s’avérer particulièrement ardus pour le chirurgien ayant à cœur la réhabilitation visuelle d’un patient atteint de kératocône [1]. Nous proposons quelques recommandations afin d’obtenir des résultats réfractifs et fonctionnels optimisés pour ces cas particuliers.

Calcul d'implant
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Le chirurgien de la cataracte bénéficie aujourd’hui d’une offre abondante de formules de calcul pour prédire la puissance de l’implant destiné à induire la réfraction souhaitée par le patient. Indépendamment de l’historique de leur apparition, on peut distinguer les formules prédictives, qui reposent sur un noyau de calcul optique, de celles qui utilisent des algorithmes conçus selon des données statistiques. Parmi celles-ci, figurent à la fois l’ancienne formule empirique SRK et les algorithmes récents issus de réseaux de neurones artificiels. Ces méthodes de prédiction de la puissance de l’implant ont en commun la réalisation d’une prédiction fondée sur un entraînement utilisant une série de variables biométriques préopératoires confrontées à un résultat postopératoire connu, sans lien déterministe explicite. La formule SRK était fondée sur une simple régression linéaire faisant intervenir K (puissance cornéenne estimée), L (longueur axiale) et une constante A d’ajustement linéaire. La formule SRK-T (T pour théorique) fut introduite ultérieurement pour pallier la relative imprécision de la formule SRK, en particulier pour les yeux dont les caractéristiques biométriques s’éloignaient de la moyenne. Elle reprit le concept de constante A pour permettre d’ajuster l’erreur moyenne de prédiction à une valeur nulle.

Revues Générales
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Dans le kératocône, le module d’élasticité cornéenne et la résistance à la déformation sont réduits. Il en résulte une protrusion cornéenne, un astigmatisme irrégulier et une aberration optique secondaire. Ainsi, la restauration visuelle dans les kératocônes avancés nécessite souvent une intervention chirurgicale. La kératoplastie transfixiante, longtemps considérée comme traitement de référence, est de nos jours remplacée par la kératoplastie lamellaire antérieure profonde (KLAP) [1].

Calcul d'implant
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Le retrait du cristallin et son remplacement par une lentille intraoculaire constituent l’acte chirurgical le plus fréquemment réalisé dans le monde. L’essor de la chirurgie réfractive et l’introduction de lentilles toriques, multifocales et à profondeur de champ étendue contribuent à accroître la dimension réfractive de la chirurgie de la cataracte. La mesure biométrique préopératoire s’accompagne d’un calcul prédictif : celui de la puissance optique de la lentille destinée à remplacer le cristallin et à permettre à l’œil opéré d’atteindre l’objectif de correction visé.

L'année ophtalmologique 2022
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À l’instar de nombreuses autres spécialités ophtalmologiques et médicales, la chirurgie réfractive n’échappe pas à la déferlante des applications issues du domaine de l’intelligence artificielle (IA). Le concept du “big data” a pris corps en médecine grâce au développement accéléré de la digitalisation des contenus, sous la forme de bases de données, de registres de maladies et de la télémédecine. L’essor de la chirurgie réfractive et le développement conjoint des technologies de stockage ont permis d’amasser au fil du temps des quantités considérables de données qui peuvent être utilisées par les outils puissants que sont l’apprentissage automatique (machine learning) et l’apprentissage profond (deep learning).

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