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术中OCT预测ICL植入后拱高：机器学习模型的建立与应用

该研究旨在通过术中光学相干断层扫描（iOCT）数据，开发一种机器学习（ML）模型，以预测ICL植入后的拱高，并指导实时调整ICL位置以优化拱高结果。研究在陕西省眼科医院等机构进行，前瞻性地收集了106名患者（158只眼）的数据。术后拱高通过前段OCT在术后1天、1周和1个月随访时评估。随机森林算法在多个误差阈值下表现出色，平均绝对误差（MAE）为106.48 ± 19.23 μm，均方根误差（RMSE）为141.37 ± 24.87 μm。预测准确性在不同误差阈值下分别为62.9%（±50 μm）、85.9%（±100 μm）、94.9%（±150 μm）、97.2%（±200 μm）和98.9%（±250 μm）。研究表明，iOCT能够准确测量术中拱高，并可靠预测术后拱高，从而提供了一种客观、数据驱动的方法来优化ICL手术中的位置调整。