Η ακρίβεια των τύπων υπολογισμού της δύναμης του ενδοφακού, βασισμένων στην τεχνητή νοημοσύνη σε μάτια με μυωπικό αξονικό μήκος: μία συστηματική ανασκόπηση και μετα-ανάλυση
Creators: name: Κεβεντζίδου, Μαρία-Αγάπη Συμεών
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2025
Subjects: Τεχνητή νοημοσύνη
Τύποι υπολογισμού της δύναμης του ενδοφακού
Μυωπικό αξονικό μήκος
Artificial intelligence
Intraocular lens (IOL) power calculation formulas
Myopic axial length

description: Υπόβαθρο: Για τον υπολογισμό της δύναμης του ενδοφακού (IOL) στην χειρουργική επέμβαση του καταρράκτη, οι φόρμουλες 3ης, 4ης και νεότερης γενιάς, προβλέπουν αυτή τη δύναμη με ακρίβεια για το επιθυμητό διαθλαστικό αποτέλεσμα μετά την επέμβαση. Παρά ταύτα, οι αναφερόμενες φόρμουλες συμβάλλουν σε υπολειπόμενα διαθλαστικά σφάλματα σε μάτια ασθενών με αξονικό μήκος πάνω από 24.5mm. Η εμφάνιση της τεχνητής νοημοσύνης δύναται να επιλύσει αυτό το πρόβλημα. Σκοπός: Ο υπολογισμός της ακρίβειας των φόρμουλων βασισμένων στη τεχνητή νοημοσύνη σε σύγκριση με φόρμουλες 3ης, 4ης και νεότερης γενιάς σε μάτια με αξονικό μήκος πάνω από 24.5mm. Μέθοδοι: Διεξήχθη αναζήτηση της βιβλιογραφίας στις ακόλουθες βάσεις δεδομένων: PubMed, Cochrane Library, Web of Science και Scopus, για σχετικές μελέτες που δημοσιεύτηκαν μέχρι το Νοέμβριο του 2023. Οι μελέτες που πληρούσαν τα κριτήρια ένταξης σύγκριναν 16 φόρμουλες ( Kane, Hill-RBF 2.0, Hill-RBF 3.0, LSF, XGBoost, FullMonte, K6, Pearl-DGS, BUII, SRK/T, Holladay 1, Holladay 2, Hoffer Q, Haigis, Olsen, EVO) συμπεριλαμβάνοντας Wang-Koch προσαρμογή εάν ήταν διαθέσιμη. Το πρωτεύον αποτέλεσμα ήταν το ποσοστό ματιών με σφάλμα πρόβλεψης της διαθλαστικής δύναμης (PE) εντός ±0.25D, ±0.5D και ±1.0D. Δευτερεύοντα αποτελέσματα ήταν το Mean Absolute Error (MAE) και το Median Absolute Error (MedAE). Αποτελέσματα: Συνολικά ανακτήθηκαν 12 μελέτες συμπεριλαμβάνοντας 1959 μάτια με αξονικό μήκος πάνω από 24.5mm. Οι φόρμουλες Kane και Hill-RBF αποδείχθηκαν ανώτερες ή ισάξιες σε σύγκριση με τις παραδοσιακές φόρμουλες με βάση το ποσοστό ματιών με σφάλμα πρόβλεψης της διαθλαστικής δύναμης (PE) εντός ±0.25D, ±0.5D και ±1.0D. Επίσης είχαν τις μικρότερες τιμές σε MAE και MedAE. Η φόρμουλα LSF ήταν ισάξια ή λιγότερη ακριβής, χωρίς στατιστικά σημαντική διαφορά, σε σχέση με τις παραδοσιακές φόρμουλες. Η XGBoost φόρμουλα είχε μεγαλύτερη ακρίβεια με στατιστικά σημαντική διαφορά από την BUII στο σφάλμα πρόβλεψης της διαθλαστικής δύναμης (PE) εντός ±0.25D, ±0.5D, ±1.0D και στη τιμή MAE στην ανάλυση υποομάδας στα μάτια με αξονικό μήκος πάνω από 30.0mm. Η φόρμουλα FullMonte ήταν υποδεέστερη από την BUII σε σφάλμα πρόβλεψης της διαθλαστικής δύναμης (PE) εντός ±0.25D και ±0.5D. Συμπέρασμα: Οι κυριότερες φόρμουλες που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη για τον υπολογισμό της δύναμης του ενδοφακού (IOL) σε μάτια με αξονικό μήκος πάνω από 24.5mm είναι οι Kane, Hill-RBF και XGBoost. Αυτές οι φόρμουλες αποδείχθηκαν ανώτερες ή ισάξιες σε σύγκριση με φόρμουλες 3ης, 4ης και νεότερης γενιάς ακόμα και με την προσαρμογή Wang-Koch.
description: Background: For Cataract surgery intraocular lens (IOL) power calculation formulas of 3rd, 4th and newer generation, predict the power of IOL implant to achieve the most precise refractive outcome. However, the previous formulas contribute to residual refractive error in patients’ eyes with axial length (AL) above 24.5mm. The emergence of Artificial Intelligence (AI) formulas may rectify this problem. Objective: To assess the accuracy of AI-based formulas compared with 3rd,4th and newer generation formulas in eyes with axial length above 24.5mm Methods: A search in the following databases: PubMed, Cochrane Library, Web of Science and Scopus was conducted for studies published from inception to November 2023. The included studies compared 16 formulas (Kane, Hill-RBF 2.0, Hill-RBF 3.0, LSF, XGBoost, FullMonte, K6, Pearl-DGS, BUII, SRK/T, Holladay 1, Holladay 2, Hoffer Q, Haigis, Olsen, EVO) including Wang-Koch adjustments, if available. The primary outcomes were the percentage of eyes with a refractive prediction error (PE) in ±0.25D, ±0.5D and ±1.0D. Secondary outcomes were Mean Absolute Error (MAE) and Median Absolute Error (MedAE). Results: A total of 12 studies involving 1959 eyes with myopic axial length (AL&gt;24.5mm) were retrieved. Kane and Hill-RBF were equivalent or superior to traditional formulas regarding percentage of eyes with PE in ±0.25D, ±0.5D and ±1.0D and had the lowest MAE and MedAE values. LSF was established as comparable in accuracy to traditional or less precise, but not with statistical difference, XGBoost was significantly better than BUII in ±0.25D, ±0.5D, ±1.0D and in MAE and exhibited in subgroup analysis crucially more accurate outcomes for eyes with AL&gt;30mm. FullMonte was verified as inferior to BUII in ±0.25D and ±0.5D. Conclusion: The foremost AI-based formulas for predicting IOL power for AL&gt;24.5mm are Kane, Hill-RBF and XGBoost. They were equivalent or superior to 3rd, 4th, newer generation and even to formulas with Wang-Koch adjustments.