摘要:屈光性白内障手术基于精准的测量、计算和分析 , 综合考虑患者的个体化情况 , 精准规划并执行手术 , 最终实现患者术后视功能优化 。
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白内障仍是我国致盲的首要眼病 。 据不完全统计 , 我国60至89岁人群白内障发病率约为80% 。 随着人口老龄化的进展 , 发病率也在逐年上升 。 目前 , 手术仍是各种白内障的唯一有效的治疗方案 。
既往 , 白内障手术主要是以复明为主 , 即在手术中将混浊的晶状体吸除 , 从而达到去除遮挡、恢复视力的效果 。 然而 , 复明手术已经逐渐无法满足患者的需要 。 患者的诉求逐渐从“看得见”转变为“看得清” 。 随着技术的发展 , 如今 , 白内障手术已经进入屈光性白内障手术时代 。 与既往普通白内障手术相比 , 屈光性白内障手术是基于精准的测量、计算和分析 , 综合考虑患者的视觉需求等个体化情况 , 精准规划并执行手术 , 高效微创地摘除白内障 , 植入与眼球光学特性匹配的人工晶状体(Intraocularlens,IOL) , 或联合其他屈光手术方式 , 达到精准地重建或优化屈光系统 , 实现患者术后视功能更优化的目的 。
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面面俱到 , 完善术前评估
完善的术前检查是屈光性白内障手术的前提 , 其不局限于复明手术时代简单的视力、眼压、眼底检查 , 还包括眼部生物测量、人工晶状体度数计算等许多特殊检查 。 随着技术的发展和眼科检查设备的更新 , 更加精准的测量得以实现 。 对于眼轴测量首选光学测量 , 从而提高目标屈光度数的准确性;但是对于角膜较差、致密白内障、玻璃体视网膜病变、固视稳定性较差的患者也需要声学测量的辅助 。 角膜光学特性除了散光 , 还需要综合考虑球差、Kappa角或Alpha角 , 及前后表面曲率比值等因素 。 复旦大学附属五官科医院眼科团队针对高度近视患者群体研究发现 , 其固视稳定性较差 , 可能是其屈光误差的重要来源;且由于后巩膜葡萄肿存在 , 眼轴测量也可能不准确 。 因此 , 精准的生物测量和完善的术前评估非常重要 。
量体裁衣 , 推动屈光性白内障手术发展
随着技术的不断发展 , 人工晶状体的种类和材料也在不断进步 , 屈光性白内障手术先已能很大程度上满足不同人群的屈光需求 。 对于老视的患者 , 参数符合时可以选用多焦点IOL , 白内障和老视能同时解决 , 达到术后脱镜的效果;而对于高度近视的患者 , 白内障拿掉的同时 , 近视度数也能降低;对于眼底条件尚好的高度近视患者 , 也可以使用多焦点人工晶体达到术后脱镜的目标;对于合并角膜散光的患者 , 选用散光型矫正型IOL能进一步增加术后脱镜率 。
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该眼科团队为此做了许多探索实践 , 推动了屈光性白内障手术的发展 。 硬件方面 , 该团队配备的超声乳化仪是世界先进水平的设备 , 飞秒激光仪能开展更精准的激光辅助白内障手术 , 对于散光矫正型IOL植入的患者 , 团队有先进的术中实时导航技术 , 使切口角度、IOL轴置更精准 。 研究方面 , 首先 , 他们发现高度近视患者囊袋较大 , 其支架可能与常见的二襻型IOL不匹配 , 平板型IOL可能提供更好的支撑力 , 相关成果收录于2017年《我国散光矫正型人工晶状体临床应用专家共识》 , 还获得当年全国白内障与人工晶状体学组十大科研亮点 。 其次 , 该团队还基于国际上最新的最准确的IOL计算公式之一 , 利用大数据与深度学习模型 , 建立了优化的高度近视专用的IOL公式 , 显著提高了计算准确性 。 再者 , 他们还利用医学图像大数据与人工智能相结合 , 成功构建了智能白内障分级系统和智能术后视力预测系统 , 并进一步建立了复杂白内障手术智能决策系统 。 上述努力 , 推动了屈光性白内障手术的进一步发展 。
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