Uno studio di coorte basato su big data per i pazienti con cataratta

La cataratta è un’importante causa di cecità e disabilità visiva in tutto il mondo. Attualmente l’unico metodo di trattamento efficace è l’intervento chirurgico. La funzione visiva della maggior parte dei pazienti può essere migliorata significativamente dopo l’intervento chirurgico, ma vi è ancora il 5-20% dei pazienti la cui funzione visiva non può essere migliorata dopo l’intervento. Studi precedenti hanno scoperto che le complicanze chirurgiche e la funzione visiva postoperatoria dei pazienti con cataratta sono strettamente correlate alla condizione del fondo, ma l'attuale fotocamera del fondo non è in grado di eseguire un'imaging chiaro del fondo dei pazienti con cataratta e le potenziali ispezioni visive esistenti, come la visuale retinica ispezione, sono anche imprecisi. Predire l'acuità visiva postoperatoria. Pertanto, esiste un urgente bisogno di un sistema affidabile di previsione degli effetti postoperatori per i pazienti con cataratta che fornisca un riferimento sia agli oftalmologi che ai pazienti.

Questo studio intende raccogliere informazioni sulla cartella clinica del paziente, foto del fondo oculare tradizionali/ultra-larghe e altri dati multimodali. In primo luogo, questo studio utilizzerà la tecnologia dell'intelligenza artificiale per migliorare le foto del fondo oculare dei pazienti con cataratta per ottenere foto del fondo oculare più chiare. Quindi questo studio utilizzerà sia le informazioni della cartella clinica che le fotografie tradizionali/ultra-larghe del fondo oculare per prevedere la visione postoperatoria e la funzione visiva dei pazienti con cataratta.