인간을 대상으로 한 첫 연구에서는8안 (6명의 환자)이 평가됐다. 초기 연구 포함기준에는 최소 1.5D의 각막 난시가 동반된 피질 백내장 또는 수정체 핵경화가 포함되었다. 성숙 팽대백내장 환자는 연구에서 제외되었는데, 그 이유는 “수정체낭 절개를 만드는 것이 어렵기 때문”이었다. 술후 난시 수치는 수술 전 수치인 –1.92±1.04 D에서 0.21±0.33 D 로 떨어졌다. Dr. Ganesh는 “술후 1일차부터 술후 1개월차까지 안압이 약 15mmHg로 유지되었으며, 그 어떤 안구에서도 색소분산 징후를 보지 못했다” 고 말했다. 해당 렌즈는 다른 토릭 IOL에 비해 중심잡기가 더 좋았고, 기울기도 덜했으며, “렌즈를 삽입하기 위해 특별한 도구나 훈련이 필요하지 않았다”고 했다. 그는 올해 말에 다기관 임상시험이 시작될 것으로 예상된다고 하였다. 렌즈의 매우 우수한 안정성 덕분에 섬모체소대 약화 또는 무수정체증 사례에 사용될 수 있다. Dr. Ganesh는 다초점 렌즈의 경우에도 동일한 지지부 디자인을 삽입할 예정이라고 덧붙였다. ESCRS 관점 세계가 점점 더 디지털화되고 있으며 안과 수술실도 디지털화되고 있다고 Thomas Kohnen, MD, PhD, FEBO ( 독일)가 말했다. 측정, 굴절 각막 수술, 백내장 수술 및 IOL 계산이 모두 디지털화되면서 라식을 위한 미세각막절개도(microkeratome) 및 수동 생체계측과 같이 예전에는 새로웠던 기술도 이제는 구식이 되었다. “굴절교정레이저각막절제술 (Photorefractive keratectomy, PRK)의 시대는 지났습니다” Dr. Kohnen이 말했다. 2006년에 펨토초 각막 추출(femtosecond lenticule extraction, FLEx), 2008년에는 스마일라식(small incision lenticule extraction, SMILE)이 도입되면서 펨토초 레이저 기반 기술이 도입된 지 거의 20년이 되었다. 백내장 수술에서는 회전 안정성이 성공에 있어 매우 중요하며, “토릭 IOL은 전세계적으로 많이 쓰이게 되었다”고 한다. 그리고 디지털 마커의 출현으로 인해 시축 마킹 기법이 개선되었다. 펨토초 레이저 기반 백내장 수술(FLACS)는 더 이상 새로운 기법으로 간주되지 않지만 이 기법을 도입하는 데 있어서는 여전히 망설여지는 경우가 많다. 73개 연구에 대한 메타 분석은 FLACS를 받은 12,769안과 기존의 백내장 수술을 받은 12,274안을 검토했다. 메타분석 결과, FLACS에서 전낭 파열이 좀 더 흔했으나 FLACS는 초음파 에너지를 덜 사용했고 좀 더 정교한 치료를 제공한 것을 알 수 있었다. 두 기법은 효율, 안전성, 시력 결과 면에서 비슷했다. 인공지능(AI) 또는 광선 추적이 사용되면서 IOL 공식 또한 더욱더 디지털화 되고 있다. 최신 ESCRS 계산기는 7개의 일반적인 공식들을 동시에 사용하는 웹 기반 어플리케이션이다 (https:// iolcalculator.escrs.org). “계산기의 장점은 시간을 아낄 수 있고 수동으로 데이터를 입력할 때 생기는 오류를 줄여줍니다” 그가 말했다. “그러나, 현재로서는 toric 계산은 불가능합니다.” 마지막으로, 그는 안과에서 AI 가 좀 더 많이 쓰일 것이라고 전망했다. AI는 이미 안과 분야에서 영향을 미치기 시작했다고 Bruce Allan, MD, FRCS (UK)가 말했다. “챗 GPT 등은 코딩을 하고 동의서의 작성을 돕는데 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다” 그가 말했다. 그는 컴퓨터가 인간의 마음에서 영감을 받은 방식으로 데이터를 처리하도록 가르치는 AI 유형인 딥 러닝을 안과에서 실행 가능하게 하기 위해서는 “데이터가 있어야 한다”고 말하면서, 이를 사용하면 프로토콜 관리 치료의 아이디어를 널리 홍보하는 데 도움이 될 수 있다고 언급했다. Dr. Allan 은 딥러닝이 지닌 잠재력의 한 예시로, 컴퓨터가 환자의 연령 (± 3세), 성별, 심혈관 위험, 혈압, 신체질량 지수, 그리고 HbA1c 수치를 말해줄 뿐만 아니라 단일의 안저촬영 영상을 참고하여 당뇨병성 망막병증의 발병 위험을 예측할 수 있다고 말했다. “더 의미 있는 것은, 이 시스템이 숙련된 전문가를 능가한다는 점입니다” 그가 말했다. “지금까지 딥러닝은 망막분야에서 독점적으로 사용됐지만 이제는 전안부에서도 사용될 때가 왔습니다.” NEXUS CoNNECtiNg EvEryoNE & EvErythiNg
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