Évaluation de la PIO après chirurgie réfractive cornéenne basée sur l'IA (AIOP-CRS-AI)

Importance, Contexte et État actuel Les études montrent que la prévalence mondiale moyenne de la myopie est de 22%, l'incidence de l'hypermétropie étant similaire. En Chine, la prévalence de la myopie est de 31%, ce qui en fait l'un des pays avec les taux de myopie les plus élevés. Actuellement, la sécurité et l'efficacité de la chirurgie réfractive cornéenne (CRC), comme le LASIK et le SMILE, pour corriger la myopie, l'hypermétropie et autres erreurs réfractives sont bien établies. Un nombre croissant de patients subissent une CRC pour atténuer les inconvénients causés par les erreurs réfractives. Bien que le LASIK ait longtemps été considéré comme une procédure classique, depuis le premier rapport sur l'Extraction du Lenticule par Mini-incision (SMILE) pour la correction de la myopie en 2008, il est devenu l'une des techniques chirurgicales dominantes. Avec les progrès rapides de la chirurgie réfractive, minimiser les complications postopératoires tout en maintenant d'excellents résultats visuels est devenu un objectif majeur pour les cliniciens. La surveillance de la pression intraoculaire (PIO) postopératoire est un indicateur crucial.

Théoriquement, la PIO ne devrait pas changer de manière significative après une CRC, car la chirurgie n'affecte pas la dynamique de l'humeur aqueuse ni le volume intraoculaire. Cependant, de nombreuses études indiquent que les altérations de la forme et des propriétés biomécaniques de la cornée, en particulier l'amincissement cornéen, entraînent des lectures de PIO artificiellement basses avec divers tonomètres, surtout ceux dépendant de l'épaisseur cornéenne. De plus, la gestion postopératoire nécessite souvent une utilisation prolongée de collyres corticostéroïdes pour supprimer l'inflammation et favoriser la cicatrisation. L'utilisation prolongée de stéroïdes peut augmenter la résistance à l'écoulement de l'humeur aqueuse, élevant la PIO, en particulier chez les répondeurs aux stéroïdes, et potentiellement conduire à un glaucome induit par les stéroïdes. De plus, la forte myopie est un facteur de risque connu pour le glaucome primitif à angle ouvert. Par conséquent, en fonction des changements des paramètres cornéens préopératoires et postopératoires, déterminer rapidement et efficacement la plage réelle de PIO après une CRC est d'une grande importance pour guider la médication clinique et dépister le glaucome induit par les stéroïdes.

Les mégadonnées et l'intelligence artificielle (IA) sont de plus en plus appliquées en médecine. L'IA comprend principalement deux branches techniques : l'apprentissage automatique (ML) et l'apprentissage profond. Le ML, une nouvelle technologie d'IA, a suscité un intérêt considérable dans les applications médicales ces dernières années. Il implique généralement des simulations informatiques qui intègrent un apprentissage de type humain, affinent les structures de connaissances et améliorent continuellement les performances pour aider au diagnostic et à la prise de décision intelligente, devenant ainsi une méthode pivot en IA. Semblable aux processus des réseaux neuronaux, les systèmes de ML sont entraînés sur des données d'entrée sélectionnées à l'aide d'algorithmes appropriés pour produire des sorties correspondantes. Il est maintenant largement utilisé pour résoudre des problèmes complexes en ingénierie et en science. En ophtalmologie, l'IA/ML a attiré l'attention pour aider à la détection et à la surveillance des maladies, démontrant des avantages dans le diagnostic des images du fond d'œil, le dépistage du kératocône et la classification du glaucome. Dans la chirurgie réfractive cornéenne, le ML a été appliqué à la conception des paramètres préopératoires et à l'optimisation des résultats, montrant une bonne sécurité, efficacité et prévisibilité. Des tentatives préliminaires ont été faites pour utiliser des arbres de décision par IA pour évaluer la sécurité et l'efficacité de la CRC.

S'appuyant sur cette technologie avancée et nos résultats de recherche précédents - qui suggèrent que la PIOcc et les formules de correction dérivées du Pentacam (avec la méthode de correction de Shah étant préférable) fournissent des estimations de la PIO relativement fiables après SMILE - cette étude vise à établir un modèle basé sur les données. En utilisant la PIO corrigée par Shah comme référence pour définir l'état de la PIO postopératoire, nous entraînerons et optimiserons itérativement un modèle en incorporant tous les paramètres pertinents pré et postopératoires susceptibles d'affecter la PIO. L'objectif est de prédire la vraie PIO après une CRC, guidant ainsi le suivi postopératoire, facilitant la détection précoce de l'élévation de la PIO et identifiant les tendances glaucomateuses potentielles.