Utvikling og validering av et automatisert selvadministrert synsskarphetssystem (AutoVA)

Synsskarphet gjøres som en rutinemessig øyesjekk for de fleste øyepasienter i klinikken. Det gjøres også som en screeningtest for helsesjekk før ansettelse og helsescreening. Pasienter kan sjekkes for brytningsfeil, på samfunnsnivå eller screenes for øyesykdommer, for de med kroniske medisinske tilstander. Med den økende belastningen av aldrende befolkning og øyesykdommer, vil antallet pasienter på øyeklinikker øke.

Det er noen få eksisterende nettbaserte applikasjoner som tillater selv-øyesjekker, men det er begrensninger. De gjøres vanligvis på en mellomavstand, dvs. avstand fra telefon til øye, og representerer ikke nøyaktig avstandssyn. Avstandssyn er vanligvis satt til 4-6m i en klinisk setting.

En synsstyrketest administreres av spesialutdannet helsepersonell, som optometrister og pasientserviceassistenter, noe som ofte er tidkrevende og arbeidskrevende, hvor en-til-en oppmerksomhet er nødvendig. I tillegg er synet subjektivt og re-testing kan være nødvendig til tider for å sikre nøyaktig synsvurdering.

Siden synsskarphetstesten er den første kliniske stasjonen pasienten går til etter registrering, fører dette til at en flaskehals i arbeidsflyten forårsaker forsinkelser i de påfølgende tjenestene og til slutt øker pasientens ventetid i klinikkene.

Dette prosjektet har som mål å utvikle og validere en automatisert Visual Acuity (VA)-stasjon gjennom tale-til-tekst og datasynsteknologi sammenlignet med eksisterende manuelle VA-vurderinger.

Vi antar at vi er i stand til å bruke kunstig intelligens for å forstå pasientens tale og holdning for å automatisere synsskarphetstesten. Vi antar også at den automatiserte synsskarphetstesten er sammenlignbar med å ha VA kontrollert manuelt av et klinikkpersonale.