시력 검사를 위해 스마트폰을 사용한 자각적 굴절 검사
2024년 10월 18일
이 논문은 스마트폰 앱을 사용하여 굴절 이상을 주관적으로 측정하기 위한 프로토콜과 임상 검증 데이터를 제시합니다.
우리는 시력 관리의 접근성, 불균형 및 평등 문제를 해결하기 위해 모바일 건강 기술을 개발해 왔습니다. 이 백서에서는 모바일 앱을 사용하여 동공 간 거리, 구형 등가 굴절 및 암술을 측정하는 방법을 보여줍니다. 교정되지 않은 굴절 이상은 전 세계적으로 시력 장애의 주요 원인입니다.
서비스가 부족한 지역, 시골 지역, 저소득 지역에서는 많은 사람들이 일상적인 안과 진료를 받지 못하고 있습니다. 저희 앱을 통해 안과 전문가가 아닌 사람들이 기본적인 시력 관리 요구 사항을 해결하는 데 도움을 줄 수 있도록 권한을 부여하고자 합니다. 시력 검진 앱은 일반적으로 스마트폰에 설치하면 사용할 수 있습니다.
특별한 전화 첨부 파일을 구입할 필요가 없습니다. 이 기능을 사용하면 많은 시골 지역에서도 선별 도구에 쉽게 액세스할 수 있습니다. 시작하려면 앱을 실행하고 홈페이지에서 IPD 버튼을 누릅니다.
전화기를 환자로부터 눈높이에서 약 40cm 떨어진 곳에 놓고 환자에게 전화기 화면의 손전등을 보도록 요청합니다. 오른쪽에 있는 동그란 버튼을 누르면 환자의 얼굴 사진이 찍힙니다. 그러면 앱이 자동으로 이미지 처리를 시작합니다.
화면에 두 개의 녹색 십자선이 나타나면 환자의 눈 중앙과 정렬되어 있는지 확인하십시오. 십자선이 올바르게 배치되면 SAVE 버튼을 누릅니다. 앱을 실행하고 홈페이지에서 굴절 버튼을 누릅니다.
전화기를 환자로부터 최소 2미터 이상 떨어진 곳에 두십시오. 텀블링 E 자극에 대해 E를 선택합니다. 그런 다음 측정할 눈을 선택하고 환자에게 다른 쪽 눈을 가리도록 요청합니다.
이제 화면이 환자를 향하도록 전화기를 들고 START 버튼을 누릅니다. 환자에게 전화기 화면에 표시된 글자의 방향을 식별할 수 있는지 물어보십시오. 환자가 글자 방향을 식별할 수 없는 경우, 문자 방향을 볼 수 있는지 묻면서 전화기를 환자에게 서서히 움직입니다.
그런 다음 VERIFY 버튼을 눌러 화면에 올바른 문자 방향을 표시합니다. 올바른 글자 방향을 환자의 반응과 비교합니다. 세 개의 답이 모두 일치하면 CORRECT 버튼을 눌러 테스트를 종료합니다.
앱을 실행하고 홈페이지에서 굴절 버튼을 누릅니다. 먼저 전화기를 환자로부터 최소 2미터 떨어진 곳에 놓고 난시1 자극을 선택합니다. 측정할 눈을 선택하고 환자에게 다른 쪽 눈을 가리도록 요청합니다.
화면이 환자를 향하도록 전화기를 잡고 START 버튼을 누릅니다. 환자에게 선 그룹이 어느 방향으로든 세 개의 별도 선으로 나타나는지 물어봅니다. 적어도 한 방향에서 분리된 선을 볼 수 있게 되는 즉시 중지하십시오.
이제 Astigmatism2 자극을 선택합니다. 그레이딩이 Astigmatism1의 가장 명확한 선 그룹과 정렬될 때까지 화면에 수직인 축을 중심으로 전화기를 회전합니다. 전화기의 회전을 미세 조정하여 환자가 빨간색과 녹색 등급 패치를 똑같이 선명하게 볼 수 있는 최상의 각도를 찾습니다.
찾으면 POINT 1 버튼을 눌러 첫 번째 원거리 포인트를 기록합니다. POINT 1이 기록되고 난시 두 자극이 자동으로 90도 회전합니다. 첫 번째 원거리 위치에서 전화기 방향을 유지하고 환자가 빨간색과 녹색 등급 패치를 똑같이 명확하게 볼 수 있고 더 넓은 끝을 식별할 수 있을 때까지 점차적으로 환자에게 더 가깝게 이동합니다.
그런 다음 POINT 2 버튼을 눌러 두 번째 먼 지점을 기록합니다. 두 원거리 점을 기반으로 앱은 구형 굴절 이상과 난시를 계산하고 결과를 화면에 표시합니다. 결과 메시지 상자에서 SAVE 버튼을 눌러 결과를 저장합니다.
구형 등가물에 대한 앱 측정은 회귀선 기울기가 1.018이고 R 제곱 값이 0.965인 임상 자동 굴절 측정과 매우 일치했습니다. 구형 등가물에 대한 Bland-Altman 플롯은 95%의 합치도를 보여줍니다. 실린더 출력에 대한 앱 측정은 평균 오차가 0.08 디옵터이고 표준 편차가 0.41 디옵터인 표준 주관적 굴절과 일치했습니다.
난시 측정에 대한 이 Bland-Altman 플롯은 95%의 합치도를 보여줍니다. 앱을 사용한 동공 간 거리 측정 오류의 평균 오차는 마이너스 0.55mm, 표준 편차는 1.4mm였습니다.
개요
본 논문에서는 굴절 이상을 측정하기 위해 설계된 모바일 앱을 소개하며, 시력 관리의 접근성 문제를 해결합니다. 이 앱을 통해 전문적 지식이 없는 사람들도 기본적인 시력 검사를 수행할 수 있으며, 특히 의료 서비스가 부족한 지역에서 유용합니다.
주요 연구 구성 요소
과학 분야
- 시력 관리
- 모바일 헬스 기술
- 굴절 이상 측정
배경
- 교정되지 않은 굴절 이상은 전 세계적으로 시력 손실의 주요 원인입니다.
- 많은 농촌 및 저소득 지역의 사람들은 정기적인 안과 치료를 받지 못합니다.
- 모바일 헬스 솔루션은 시력 관리 접근성의 격차를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 이 앱은 전문적인 훈련을 받지 않은 사용자가 시력 검사를 수행할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 합니다.
연구 목적
- 스마트폰 앱의 동공 간 거리, 구면 굴절 이상 및 난시 측정을 검증합니다.
- 소외된 인구 집단에서 시력 관리에 대한 접근성을 향상시킵니다.
- 비전문가가 기본적인 시력 관리 요구 사항을 지원할 수 있는 도구를 제공합니다.
사용된 방법
- 시력 검사를 위한 모바일 앱 개발
- 앱의 측정 기능에 대한 임상 검증
- 다양한 인구 통계적 환경에서 사용성을 평가하기 위한 테스트
- 표준 임상 방법과 앱 측정의 비교
주요 결과
- 앱은 동공 간 거리와 굴절 이상을 성공적으로 측정합니다.
- 결과는 기존 방법과 비교하여 높은 정확도를 나타냅니다.
- 사용자 의견은 사용 편의성과 접근성을 강조합니다.
- 앱은 의료 서비스가 부족한 지역에서 광범위하게 채택될 가능성을 보여줍니다.
결론
- 스마트폰 앱은 굴절 이상을 측정하기 위한 실행 가능한 도구입니다.
- 자원이 부족한 환경에서 시력 관리에 대한 접근성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
- 비전문가를 지원하면 기본적인 시력 관리 요구 사항을 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.
자주 묻는 질문
Executive Industry Relevance
Accessible, quantitative vision screening is critical for large-scale population health studies and early detection of refractive errors. Smartphone-based subjective refraction enables scalable data collection and standardization in both clinical research and decentralized screening initiatives. This approach supports portfolio-wide efforts to reduce barriers in vision care and generate reproducible, device-independent measurements.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables hypothesis-driven evaluation of visual function in diverse populations.
- Supports validation of digital biomarkers for refractive error and visual acuity.
- Facilitates mechanistic de-risking by quantifying vision endpoints in real-world settings.
Screening & Assay Development
- Provides standardized, reproducible measurement protocols for vision screening assays.
- Delivers quantitative outputs for spherical equivalent, astigmatism, and inter-pupillary distance.
- Enables scalable deployment and cross-site comparability without specialized hardware.
Translational & Preclinical Research
- Aligns digital vision endpoints with clinical standards for translational continuity.
- Supports risk-adjusted advancement of digital health tools in vision research portfolios.
- Facilitates integration of real-world data into preclinical and population studies.
Pipeline & Workflow Integration
This smartphone-based subjective refraction test fits within the early discovery to translational research continuum, enabling hypothesis testing, digital endpoint validation, and scalable screening.
- Discovery Biology: Quantifies visual function for hypothesis-driven studies and pathway analysis.
- Screening: Standardizes vision assessment protocols for reproducible, quantitative outputs.
- Analytics: Provides device-independent measurements for robust statistical comparison across cohorts.
- Translational Research: Bridges digital screening data with clinical vision endpoints for biomarker alignment.
- Enterprise Reuse: Offers a reusable, scalable platform for vision screening across diverse research settings.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence in digital vision endpoints and reduces measurement variability.
- Operational Value: Enables standardized, reproducible, and scalable vision screening without specialized equipment.
- Strategic Value: Supports efficient go/no-go decisions for digital health tool development and deployment.
- Portfolio Impact: Facilitates risk-adjusted prioritization of digital screening technologies in vision research pipelines.
Implementation Considerations
- Requires basic training for lay personnel to ensure protocol adherence.
- Needs smartphones with adequate camera and display capabilities.
- Demands cross-team standardization for data collection and analysis workflows.
- May require adaptation for use in pediatric or special populations.
- Accuracy is subject to user compliance and environmental conditions as supported by pilot data.
