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申请/专利权人：潍坊眼科医院有限责任公司

摘要：本发明涉及医疗诊断技术领域，公开了基于数据分析的近视手术风险评估模型的构建方法，包括：获取患者的近视手术的历史数据信息，计算获取近视手术之后的恢复时长值的年龄恢复影响系数；基于近视患者的基本信息和手术信息计算得到术前视力值时的眼部内皮细胞风险率、术后角膜生长值、术后角膜厚度生长率和术后角膜表面波动率；计算获得角膜稳定率和手术难度值；基于术后视力偏差值；计算获得恢复风险因子、稳定风险因子和修正影响因子；得到手术风险评估模型，以避免在手术之后出现视力问题；基于手术的难度值，可以为医生提供更加有效的参考意义；更好的提高近视手术的术后效果，为医生和患者均提供更加有效的指导性。

主权项：1.基于数据分析的近视手术风险评估模型的构建方法，其特征在于，包括：获取患者的近视手术的历史数据信息；包括近视患者的基本信息和手术信息；其中，基本信息包括近视患者的体征数据信息和术后恢复信息；近视患者的体征数据信息包括：患者年龄值OL、术前视力值QS、术前角膜厚度值QJH和术前角膜表面不对称指数QND；术后恢复信息包括：厚度恢复值HJH、矫正视力值HS、术后角膜表面不对称指数HND、术后内皮细胞密度值HPM和恢复时长值FT；手术信息包括：近视手术时长值ST、角膜厚度切割值ZJH和角膜曲率调整值ZJQ；计算获取患者年龄值OL对近视手术之后的恢复时长值FT的年龄恢复影响系数a；基于近视患者的基本信息和手术信息计算得到术前视力值QS时的眼部内皮细胞风险率NPF、术后角膜生长值HJSZ、术后角膜厚度生长率HJSL和术后角膜表面波动率HJBL；所述眼部内皮细胞风险率NPF的获取方式为：基于内皮细胞密度基准值域[PMin，PMax]；获取术前视力值QS下患者的术后内皮细胞密度值HPM不在内皮细胞密度基准值域[PMin，PMax]中的人数，并标记为n，然后获取手术患者中处于该患者年龄值OL的总人数m；通过计算得到术前视力值QS时的眼部内皮细胞风险率NPF；所述角膜厚度生长率HJSL的获取方式为：通过HJSZ＝HJH-QJH-ZJH计算获得患者的术后角膜生长值HJSZ；获取术前视力值QS下患者的术后角膜生长值HJSZ大于0的人数，并标记为h；通过计算获得患者的术后角膜厚度生长率HJSL；所述术后角膜表面波动率HJBL的获取方式为：获取术前视力值QS下的患者术后角膜表面不对称指数HND大于术前角膜表面不对称指数QND并且术后角膜表面不对称指数HND不处于角膜表面不对称指数范围值[HNDin，HNDax]内的人数，并标记为k；通过计算获得患者的术后角膜表面波动率HJBL；通过JMW＝NPF×HJSL×HJBL计算获得术前视力值QS下的角膜稳定率JMW；计算获得术前视力值QS对近视手术之后的角膜稳定率JWM的视力角膜稳定系数c；通过SSN＝β×ST+γ计算获得患者的手术难度值SSN；其中，β为预设难度评估系数，γ为预设难度波动量；获取患者的近视手术时长值ST、角膜曲率调整值ZJQ和角膜厚度切割值ZJH的数据集；将数据集拟入至ST＝e×ZJQ+f×ZJH+g计算获得曲率难度影响系数e、厚度难度影响系数f和难度影响修正量g；即可得到患者的近视手术时长模型；获取患者矫正视力值HS，通过SHP＝1-HS计算获取术后视力偏差值SHP；基于术后视力偏差值SHP；计算获得恢复风险因子ε、稳定风险因子η和修正影响因子θ；即可得到手术风险评估模型SHP＝ε×FT+η×JMW×SSN+θ；其中，ε为恢复风险因子、η为稳定风险因子和θ为修正影响因子；所述恢复风险因子ε、稳定风险因子η和修正影响因子θ的获取方式为：步骤071：基于术后视力偏差值SHP，获取恢复时长值FT、角膜稳定率JMW和手术难度值SSN；步骤072：通过SHP＝ε×FT+η×JMW×SSN+θ计算获得恢复风险因子ε、稳定风险因子η和修正影响因子θ。

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