Vivior hat eine Software entwickelt, die Patientenaktivitäten erkennen und die Daten des individuellen Sehverhaltens mit verfügbaren Intraokularlinsen abgleichen kann. Die Software bedient sich Künstlicher Intelligenz, um die entsprechenden Aktivitäten zu identifizieren und die Linsenauswahl für den Augenchirurgen zu optimieren.

Als erstes Unternehmen überhaupt kann Vivior den Auswahlprozess für Linsen in der Augenchirurgie basierend auf objektiven Daten optimieren. Mithilfe der Patientendaten, die durch den Visual Behavior Monitor von Vivior erfasst werden, kann ein individuelles Sehprofil erstellt werden. Dieses wird anschließend mit den derzeit verfügbaren Intraokularlinsen (IOL) abgeglichen. IOL kommen in der refraktiven und Kataraktchirurgie zum Einsatz. Die Software von Vivior verwendet neuronale Netzwerke, um die Aktivitäten eines jeden Patienten basierend auf den Messungen des Visual Behavior Monitor zu erkennen.

Vivior bringt seinen Visual Behavior Monitor noch dieses Jahr auf den Markt und wird die Software in der aktuellsten Version mitliefern.

Prof. Jim Schwiegerling von der University of Arizona und Mitglied des Scientific Advisory Board von Vivior erklärt: „Dank dieser Software kann Vivior den Auswahlprozess für IOL optimieren und den Chirurgen gezielt dabei unterstützen, ein optimales Ergebnis für den Patienten zu erzielen.“

Robert J. Stevens, MSc, Vorsitzender des Scientific Advisory Board von Vivor und ehemaliger Vice President Surgical R&D bei Alcon, fügt hinzu: „Der Auswahlprozess basiert auf objektiven Daten und modernsten Algorithmen, was zu einem erfolgreichen Operationsergebnis beiträgt.“

Das Scientific Advisory Board von Vivior setzt sich aus den folgenden Mitgliedern zusammen:

Robert J. Stevens, MSc, ist derzeit Chief Technology Officer bei CorneaGen Surgical. Als ehemaliger Vice President Surgical R&D bei Alcon war er mitverantwortlich für zahlreiche branchenführende Innovationen, darunter AcrySof – ein proprietäres Material für Intraokularlinsen – sowie diverse proprietäre Designs für Intraokularlinsen, Viskoelastika und Instrumente für chirurgische Eingriffe im vorderen wie hinteren Augenabschnitt.

Prof. Jim Schwiegerling, PhD, ist Professor am College of Optical Sciences, University of Arizona. Sein Forschungsgebiet umfasst die Modellierung des visuellen Systems mithilfe von Raytracing-Software, die Analyse der Hornhauttopographie zur Feststellung von Krankheiten sowie die Beurteilung der postoperativen Sehleistung, die Optimierung refraktiver Operationstechniken und die Entwicklung opthalmischer Instrumente.

Ian Flitcroft, MA, D.Phil, FRCOphth, ist Augenchirurg am Temple St Children’s Hospital in Dublin, außerordentlicher klinischer Professor für Opthalmologie am University College Dublin und Lehrbeauftragter für Optometrie an der Technological University of Dublin. Beinahe 20 Jahre ist er nun schon im Bereich der experimentellen Myopie aktiv, äußert seit Langem seine Bedenken hinsichtlich der Folgen von Myopie für die öffentliche Gesundheit und setzt sich für eine aktive Kontrolle dieser Art von Fehlsichtigkeit ein. Er leitet außerdem zahlreiche Studien zur Behandlung von Myopie.

Dwight Akerman, OD, MBA, ist eine international anerkannte Führungskraft im Gesundheitswesen und kann einen umfassenden Erfahrungsschatz in den Gebieten Unternehmensstrategie, Myopie-Management, Innovation, Medical Affairs, Finanzmanagement, M&A / Unternehmensentwicklung und -lizenzierung, Medizinmarketing und Berufsausbildung sowie Kommunikation vorweisen. Dr. Akerman ist zurzeit als Präsident bei Global Visionary Consultants, LLC und als Chief Medical Editor bei der Review of Myopia Management tätig.

Über die VIVIOR AG

Vivior ist ein Schweizer Start-up für digitale Gesundheit, das 2017 von einer Gruppe erfahrener Augenspezialisten gegründet wurde. Das Unternehmen entwickelt ein neuartiges tragbares Gerät, das Daten über das Verhalten von Patienten vor ihrer Sehkorrektur objektiv messen kann. Das System erfasst Informationen über die täglichen Aktivitäten, verarbeitet diese Daten in der Cloud und analysiert mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen die Lebensweise der Patienten. Diese bahnbrechende Kombination ermöglicht es Augenärzten, die Bedürfnisse ihrer Patienten besser zu verstehen und ihnen auf diesem Weg optimale, individuelle Lösungen anzubieten.

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