Artificial intelligence in retinoblastoma and uveal melanoma - a narrative review

  • Published on 27-05-2026
  •  Temps de lecture: 1 min.
 

L'intelligence artificielle dans le rétinoblastome et le mélanome uvéal : une revue narrative

Introduction L'intelligence artificielle (IA) est en train de redéfinir les paradigmes diagnostiques en oncologie. En oncologie ophtalmologique, qui englobe des pathologies telles que le rétinoblastome et le mélanome uvéal, l'IA présente un immense potentiel en raison du recours à l'imagerie avancée dans cette spécialité et de l'importance d'un diagnostic précoce et précis.
Domaines couverts Cette revue explore les développements récents dans les applications de l'IA en oncologie ophtalmologique, en particulier dans la détection par imagerie, le pronostic et la planification du traitement. Une recherche structurée dans PubMed et Web of Science couvrant la période 2010-2025 a permis d’identifier des études clés portant sur l’utilisation de l’IA pour diagnostiquer le rétinoblastome à partir de photographies du fond de l’œil et pour différencier le mélanome uvéal des lésions bénignes. De plus, des modèles d’IA entraînés sur des données multimodales telles que la tomographie par cohérence optique, l’échographie en mode B et l’histopathologie se sont révélés prometteurs pour la prédiction des résultats et la stratification thérapeutique.
Avis d'expert Les algorithmes d'IA ont atteint des performances diagnostiques comparables à celles des experts en oncologie ophtalmologique et, dans certains cas, les ont surpassées dans la détection de tumeurs malignes subtiles. Bien que prometteuse, l'adoption clinique reste limitée par le besoin de jeux de données volumineux et diversifiés, ainsi que par la nécessité d'une validation prospective. Les collaborations multicentriques et l'intégration de l'imagerie multimodale sont essentielles pour passer de la validation de principe à une application concrète. Grâce à un développement continu, l'IA peut améliorer considérablement la précision diagnostique, personnaliser les soins et servir de modèle évolutif pour l'imagerie du cancer en ophtalmologie et au-delà.

Mots-clés : Intelligence artificielle, imagerie biomédicale, apprentissage profond, oncologie oculaire, rétinoblastome, mélanome uvéal.

Bharat Gurnani * & Kirandeep Kaur

Cataract, Cornea, Refractive Services, Trauma, External Diseases, Contact Lens and Ocular Surface, Gomabai Netralaya, Neemuch, India

CONTACT Bharat Gurnani mailto:drgurnanibharat25@gmail.com Cataract, Cornea, Refractive Services, Trauma, External Diseases, contact Lens and Ocular Surface, Gomabai Netralaya, Neemuch, Madhya Pradesh 485441, India

O&H Lab

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