25 EyeWorld Asia-Pacific | June 2025 手术结果 如果你不分析患者报告的结果，你可能就没有在践行可靠、一致的 医学，Dr. Zaldivar说道。你可能是一位出色的手术医生，能够做出 最精准的人工晶状体计算，但如果患者不满意，那就意味着在患者 的就医过程中有某些环节没有衔接好，他继续说道。大多数时候，如 果患者不满意，Dr. Zaldivar表示，那就意味着你遗漏了某些东西。他 说，收集数据并与患者的情况联系起来，以便于理解并学习，这是非 常重要的。 2020年，Dr. Zaldivar推出了Revai，这是一个先进的数据输入解决 方案，它结合了患者报告结果的方法和利用人工智能（AI）的分析工 具。ICL Guru是Revai功能的一个典型例子，它已经整合到平台中， 是一个基于30多年超过23500例ICL手术经验的人工智能驱动的ICL 尺寸计算工具。Dr. Zaldivar称，ICL Guru通过实现精准的拱高结果， 增强了手术医生对ICL技术的信心。这得益于该系统利用人工智能识 别各种眼部构型的能力，它汲取了数十年ICL手术的知识，并且能够 通过先进的软件标准化优化超声生物显微镜（UBM）图像。 除了ICL，Revai还在收集有关人工晶状体的真实世界患者报告结 果。Dr. Zaldivar表示，这些数据提供了不同人工晶状体在真实世界 中的功能以及它们如何与患者的解剖结构和生活方式相匹配的信 息。 Revai关于高端人工晶状体的数据（n=3600）显示，经历异常视觉现 象的高端技术人工晶状体患者并不一定会对这些视觉干扰进行真 正的神经适应，而是Dr. Zaldivar所说的“神经屈服”。尽管光学症状 有适度改善，但仍能感受到眩光和光晕，只是被更自然地接受了。术 后1个月和1年的夜间驾驶干扰评分相似，但对人工晶状体的整体满 意度有所提高。 Dr. Zaldivar还指出，系统中的三焦点和EDOF人工晶状体之间的比 较数据显示，EDOF本应更强的中距离视力，实际上却比三焦点的中 距离视力更弱，至少在患者的感知中是这样。 Dr. Zaldivar说，从患者那里收集数据是通过电子邮件在术后1周、1 个月、3个月、6个月和1年进行的。问卷涉及患者对医生的满意度、在 不同距离下的眼镜独立性、异常光现象的程度、他们是否达到期望 值、服务质量、对医生的信心等。 Dr. Zaldivar正在努力在Revai中为视网膜、青光眼、干眼症、白内障 和屈光手术建立数据集和应用程序。“我们以一种非常标准化和自 动化的形式从患者那里学习，这正是推动我们在患者选择方面取得 进步的原因——哪些眼部状况是重要的，我们需要更加关注。” Dr. Zaldivar说道。过去两年软件和人工智能的进步使我们提升到了一 个更高的水平，他继续说道。这是由于有了准确的患者满意度数据， 这些数据可以与眼部状况相结合，包括波前像差、瞳孔大小、晶状体 度数和弦长。通过纳入所有这些因素，我们能够得出新的见解和结 论，他说。 医生简介 Roger Zaldivar, MD, MSc, MBA | Instituto Zaldivar, CEO, RevaiCare LLC, Mendoza, Argentina | zaldivar@zaldivar.com 声明Zaldivar: RevaiCare 本文最初发表在2025年3月期EyeWorld。获得ASCRS Ophthalmic Services Corp批准，稍轻修改发表于此。
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