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申请/专利权人：强生外科视力公司
申请日：2022-11-07
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118266037A
主分类号：G16H20/40
分类号：G16H20/40;G16H50/70
优先权：["20211111 US 63/263940"]
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：描述了针对改进的基于机器学习的系统的系统和方法的具体实施，该基于机器学习的系统结合了在外科手术期间捕获的术前和术中测量结果以及附加的患者特异性数据，以提供个体化的、高度准确的术后显性折射预测。根据一些实施方案，确定引擎生成与一只或多只眼睛的诊断测量结果相关联的一个或多个预测因子的预测特征集，并且使用该预测特征集内的一个或多个组合和一个或多个模型来执行递归选择操作，以产生最具预测性的子集，包括其他预测子集在内，该最具预测性的子集对于术后显性折射具有最高预测准确度。该确定引擎通过利用该最具预测性的子集对该递归选择操作的该一个或多个模型进行细化和重新训练来生成确定模型。
主权项：1.一种生成确定模型以识别用于在外科手术规程期间植入的人工晶状体的方法，所述方法包括：由一个或多个处理器所执行的确定引擎来生成与一只或多只眼睛的诊断测量结果相关联的一个或多个预测因子的预测特征集；由所述确定引擎使用所述预测特征集内的一个或多个组合和一个或多个模型来执行递归选择操作，以产生最具预测性的子集，包括其他预测子集在内，所述最具预测性的子集对于用作训练数据的术后显性折射具有最高预测准确度，所述训练数据包括诊断测量结果和测量的术后结果，所述测量的术后结果与提供具有零或接近零的术后显性折射误差的预测的所述诊断测量结果的一个或多个最佳属性相关联；以及由所述确定引擎通过利用所述最具预测性的子集对所述递归选择操作的所述一个或多个模型进行细化和重新训练来生成确定模型，所述确定模型考虑了术后晶状体定位。
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