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コンタクトレンズにおける個別医療ケア
Bausch & Lomb社は、少ない臨床検査で、顧客に最適な多焦点コンタクトレンズを自信を持って提案するための新しいコンピュータシミュレーションプロセスを開発しました。今回得られた予測プロセスは、最小限の臨床検査で最大の信頼性を得られる、より高度なコンタクトレンズの個別医療への道を開くものです。
デジタル眼球モデルの必要性
コンタクトレンズの仕様を、患者独自の目の生体情報と視力不足に合わせることは非常に難しいことです。そのためには、重要な臨床試験を行い、患者の視覚的な品質知覚を正しく考慮する必要があります。コンピュータの眼球モデルは、人間の眼の様々な特性を表現するために数十年にわたり利用されてきました。人々の調節振幅、焦点深度、物体距離の関数としての収差、瞳孔径の変化に多様性があることを考えると、現在のモデルは真の調節反応を予測することができません。
眼球モデルの作成
眼球モデルには、眼球収差、瞳孔径、視力、収容反応など、さまざまな入力パラメータが含まれています。出力パラメータとして、予測される網膜画質を決定することができる単一値メトリックを選択しました。この指標は、単眼の高コントラスト最小分解能（logMAR）視力に基づいています。各眼部モデルについて、複数の距離についてlogMARを予測しました。眼球モデルの検証では、全体の85％の相関関係が示されました。すべての距離において、予測視力と臨床視力の差は平均して1ライン未満でした。
確かな根拠
この結果は、生体計測における個人の変動を、スルーフォーカス臨床測定と高い予測相関を持つ出力メトリックと組み合わせることに成功したことを証明しています。 進行した老眼を持つ多くの患者に提供しました。Optimusは、シミュレーションの調整に成功し、手順の予測可能性を検証しました。その結果、すべての多焦点レンズにおいて、90〜97％の相関関係が示しました。
質の高い個別医療の提供
Optimusによって確立された予測モデリングアプローチにより、Bausch & Lombは測定された目の収差から最も適切な矯正レンズを選択することができます。このような客観的な判断基準に基づいた、質の高いアイウェアの個別医療が、患者の満足度を高めます。
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