En stordatabasert kohortstudie for kataraktpasienter

Katarakt er en viktig årsak til blindhet og synshemming over hele verden. For tiden er den eneste effektive behandlingsmetoden kirurgi. Synsfunksjonen til de fleste pasienter kan forbedres betydelig etter operasjonen, men det er fortsatt 5-20 % av pasientene hvis synsfunksjon ikke kan forbedres etter operasjonen. Tidligere studier har funnet at de kirurgiske komplikasjonene og den postoperative visuelle funksjonen til kataraktpasienter er nært relatert til tilstanden til fundus, men det nåværende funduskameraet kan ikke utføre tydelig fundusavbildning av kataraktpasienter, og de eksisterende potensielle visuelle inspeksjonene, for eksempel retinal visuell inspeksjon, er også unøyaktige. Forutsi postoperativ synsskarphet. Derfor er det et presserende behov for et pålitelig postoperativ effektprediksjonssystem for kataraktpasienter som referanse for både øyeleger og pasienter.

Denne studien har til hensikt å samle pasientjournalinformasjon og tradisjonelle/ultrabrede fundusbilder og andre multimodale data. For det første vil denne studien bruke kunstig intelligens-teknologi for å forbedre fundusbilder av kataraktpasienter for å få klarere fundusbilder. Deretter vil denne studien bruke både journalinformasjon og tradisjonelle/ultrabrede fundusfotografier for å forutsi postoperativt syn og synsfunksjon hos kataraktpasienter.