人工智能已经悄然革新了眼科领域。
虽然人工智能的概念可能会让人联想到未来主义的机器人和自动化场景，但现实是我们中的许多人已经在不知不觉中将人工智能整合到我们的实践中多年。本文旨在揭开人工智能在白内障手术中的神秘面纱，展示它如何提高精度、改善患者结果并简化工作流程。
眼科的人工智能之旅
早期的人工智能应用集中在视网膜成像和诊断，特别是糖尿病视网膜病变的检测和诊断。这些早期的人工智能系统使用深度学习算法分析视网膜照片，以高精度检测如微动脉瘤、出血和渗出等警告信号。
视网膜成像中人工智能的应用具有开创性意义，展示了人工智能在某些诊断任务中可以表现得与人类专家一样好，甚至更好。这也为其在眼科其他领域的广泛应用铺平了道路，包括白内障手术。
白内障手术中人工智能的演变
白内障手术中人工智能的进步是渐进的。最初的进展包括出现由人工智能驱动的IOL（人工晶状体）功率计算器（如Hill-RBF）和各种手术管理系统，悄然改变了我们对待白内障手术的方式。
IOL计算公式。 人工智能在白内障手术中最早和最具影响力的应用之一是IOL计算公式，例如Hill-RBF计算器。与传统的数学IOL计算公式不同，Hill-RBF使用模式识别和一种复杂的数据插值方法，基于大量手术结果数据集提供更精确的计算。这种高级自验证方法显著提高了我们预测屈光结果的能力，尤其是在复杂生物测量的眼睛中。
手术规划器。 手术规划器提供了即时访问来自多种来源的相关患者信息。在我们的实践中，我们使用Veracity手术规划器（Carl Zeiss Meditec）。该系统通过集成电子健康记录系统和诊断设备的数据，创建无缝的数字工作流程。这种和其他手术规划软件有助于优化手术计划、简化工作流程并促进更好的患者决策。它直接与生物测量和地形图设备集成，减少了人为错误的风险，提高了安全性和效率。
EHR系统。 我们的EHR系统Modernizing Medicine也利用人工智能提高效率和准确性。它基于过去的患者就诊情况使用预测建模来建议治疗计划并简化文档。最近，新增的功能如语音识别和实时转录进一步增强了我们提供个性化和精确患者护理的能力。
激光白内障系统。 Lensar公司的Ally激光系统是白内障手术中尖端人工智能的一个典型例子。两项近期研究表明，改进的角膜和晶状体3D重建提高了超声乳化时间和整体手术时间的准确性（Morley等人）。此外，Ally使用人工智能预测性定位虹膜解剖标志，确保虹膜注册时考虑旋转移位，确保精确的角膜切口放置和散光矫正，消除了手动标记这一常见的人为错误源。因此，安全性和准确性得到了提升。
Ally平台还使用人工智能密度测定法根据晶状体形态和白内障密度实时调整碎裂模式。这可以通过分析外科医生的基础设置并使用人工智能调整参数（如点间距）来实现更好的分离。这种适应性不仅优化了碎裂模式，提高了手术效率并减少了超声能量，我们还看到术后角膜水肿减少，第一天的手术效果更好，患者的满意度也有所提高。
目前，其他用于白内障手术的激光单元尚未整合人工智能。然而，大多数系统都整合了来自地形图仪和其他诊断工具的数据，确保每个程序都根据患者的独特手术计划进行定制。这些进步减少了手动调整的需求，提高了切口和晶状体碎裂的准确性。
人工智能对工作流程和患者体验的影响
人工智能对我们工作流程和患者体验产生了深远影响。自动数据输入、集成的诊断信息和优化的碎裂模式等发展使我能更加专注于患者护理。这种效率不仅减少了错误和手术并发症的风险，还使我们能够在不降低护理质量的情况下接待更多患者。
从患者的角度来看，人工智能驱动的技术有助于更好的手术结果和更顺畅的体验。例如，Ally系统根据白内障密度实时调整的能力确保了更精确和高效的手术。患者受益于更短的恢复时间和更少的并发症，从而提高了他们的总体满意度。
随着我们继续探索并将人工智能整合到白内障手术中，我们不仅扩展了能力，也为眼科的安全和高效未来铺平了道路。
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