Küçük kesili lentikül ekstraksiyonu (SMILE), gelişmiş bir kornea refraktif cerrahi türüdür ve geleneksel lazerin yerinde keratomileuzis (LASIK)1,2,3,4 (LASIK)1,2,3,4 avantajlarına sahiptir. Şimdi, MILE, miyopu ve astigmatizmin düzeltilmesinde ana akım uygulamahaline geldi 5,6. Buna rağmen, SMILE ameliyatı, orta ve yüksek miyopa ileastigmatizma 7,8 olan hastalarda düzeltmede düşük düzeltme ve gerileme yapmaya yatkındır. SMILE sonrası astigmatik düzeltmedeki değişkenliğe birden fazla faktör katkıda bulunur; bunlar arasında ameliyat öncesi astigmatizmin büyüklüğü ve türü, cerrahi merkezleme, Kappa açısı ve gözrotasyonu 9,10,11 yer alır. Bunlar arasında, Chow ve ark. tarafından astigmatik düzeltmenin doğruluğunu etkileyen en önemli değişkenlerden biri olarak göz rotasyonu (hasta duruşundaki değişikliklerden kaynaklanan konumsal siklotorsiyon)tanımlanmıştır 12,13. Bunun nedeni, femtosaniye lazer sisteminin entegre bir siklotorsiyon takip 14,15'e sahip olmamasıdır.
Göz rotasyonunun büyüklüğü hakkında kesin nicel veriler elde etmek için, ki bu daha önce ulaşılması zor olan bir hedefti. Diğer araştırmacılar, göz gözünün dönüş açısını tahmin etmek için yapay zeka (AI) destekli bir sistem önerdi; bu sistem, optik disk ve makulanın doğru segmentasyonunu gerektirir ve bu özelliklere dayanarak dönüş açısını hesaplar16,17. Ancak bu yaklaşım operasyonel olarak zordur ve SMILE gibi kornea kırılma ameliyatları için uygun değildir. Bu nedenle, standart ve objektif bir yöntem geliştirdik - çift kornea-skleral işaretleme. Bu yöntemle oluşturulan ölçülebilir veriler temel değere sahiptir ve SMILE cerrahisinde göz rotasyonunun etkisini sistematik olarak incelemek için kilit bir araç oluşturur. Bu ölçüme dayanarak, ameliyat sonrası astigmatizma üzerine araştırmaları derinleştirmek, çoklu merkezli ve büyük verilere dayalı cerrahi doğruluk tahmin modeli oluşturmak ve göz özellikleri ile yapay zekaya dayalı bir göz rotasyonu genliği tahmin modeli oluşturmak çok önemlidir.
Özetle, bu basit, tekrarlanabilir ve klinik uygulamaya kolayca entegre edilen çözüm, ameliyat içi rotasyon göstergelerini güvenilir şekilde yakalayarak, mevcut araştırma yöntemlerinin eksikliklerini telafi eder ve SMILE cerrahisi kaynaklı astigmatizmi yönetmede ve klinik tedavi yolunun optimize edilmesinde daha iyi doğruluk ve öngörülebilirlik sağlamak için sağlam bir veri odaklı araştırma temeli sağlar.