一种基于晶状体功能和结构特征的人工智能辅助老视治疗分类系统及其应用

本发明涉及一种基于人工智能的老视分类系统，通过综合分析晶状体的功能和结构特征，以辅助老视手术决策。该系统利用i‑Trace视功能分析仪评估老视人群的晶状体功能参数——晶状体失调指数(Dysfunctional lens syndrome,DLS)，并通过Pentacam和/或扫频光学相干断层扫描(Swept‑Source Optical Coherence Tomography,SS‑OCT)测量晶状体结构参数——平均晶状体密度(Lens density by Pentacam,LD‑P；Lens density by SS‑OCT,LD‑S)。采用人工智能辅助的聚类方法，将老视人群分为非晶状体手术组和晶状体手术组，并通过受试者工作特征曲线计算最佳诊断界值。构建评分系统发现DLI联合LD‑P的分类诊断效能最高，而LD‑S可作为辅助诊断指标。此外，本发明还包括一个用于老视手术决策的智慧化门诊系统。本发明提供了一种精确的诊断工具，旨在优化老视手术的决策过程。