Auteur Debellemaniere G.

Fondation Ophtalmologique, 
A. de Rothschild, PARIS.

Dossier : IA et segment antérieur
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L’histoire des formules de calcul de puissance d’implants en chirurgie de cataracte est contemporaine de leur invention puis de leur évolution. La reproductibilité de plus en plus poussée des mesures biométriques et de l’acte chirurgical lui-même, la grande latitude de choix d’implants offerte par les fabricants et l’augmentation légitime des attentes des patients induisent le besoin d’une amélioration de la précision des formules de calcul de la puissance de l’implant.
Malgré l’étude détaillée des principes optiques et le raffinement des modèles utilisés, une prédiction statistique issue de données cliniques rétrospectives demeure nécessaire. Ce point justifie pleinement le recours aux techniques d’intelligence artificielle pour améliorer la qualité des prédictions dans un domaine où abondent les données, la cataracte étant l’acte chirurgical le plus pratiqué dans les pays développés. Cet article est un résumé des avantages potentiels procurés par l’utilisation de l’intelligence artificielle pour l’amélioration de la précision du calcul biométrique.

Dossier : Repenser le kératocône
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L’ectasie est définie en médecine comme la distension progressive d’un organe. Ce terme est couramment utilisé pour décrire la déformation cornéenne dans le kératocône. Or, l’étude des aires de surface cornéennes au cours de cette maladie suggère au contraire l’absence d’augmentation d’aire cornéenne, mais plutôt une redistribution de la surface cornéenne vers le centre.
Les cornées kératocôniques présentent un diamètre blanc à blanc en moyenne plus élevé que les cornées saines, ce dernier ayant tendance à diminuer avec l’avancement du kératocône. Cela pourrait suggérer qu’un diamètre cornéen plus important est un facteur de risque de kératocône en augmentant l’impact des agressions mécaniques exogènes.

Revues Générales
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L’intelligence artificielle est un domaine de recherche en pleine évolution dont les progrès récents vont modifier notre pratique en améliorant la rapidité, la sécurité et la précision de nos soins. Malgré l’ébullition médiatique qui accompagne chaque avancée dans ce domaine, les algorithmes actuels sont incapables de construire un raisonnement et ne possèdent pas de capacité d’abstraction. Leur mécanisme est purement mathématique et loin d’être exempt de biais.
La compréhension de la méthodologie du machine learning et la démystification du fonctionnement des algorithmes sont utiles aux médecins car elles peuvent leur permettre de garder un regard critique sur les publications scientifiques, ainsi que sur les logiciels et les services qui sollicitent de plus en plus leur attention dans ce domaine.