用于确定眼科设备的方法和相关联的系统与流程

[0001]
本发明涉及在性能方面令配戴者非常满意的眼科设备的确定。


背景技术：

[0002]
眼镜包括多个眼科设备，比如，镜片、后处理层、镜架等。针对每个眼科设备，配戴者必须在多个参考中进行选择，并且难以知道哪个眼科设备将令配戴者非常满意或最满意。当今，眼睛护理专业人员在给配戴者提出建议以及提供令配戴者可能最满意的设备中发挥着重要作用。
[0003]
不幸的是，眼科设备的选择是基于小部分人群的反馈，并且设备的选择是基于眼睛护理专业人员的直觉和经验。进一步地，眼睛护理专业人员可能只考虑与配戴者相关的有限数量的参数(这些参数未必相关)以确定眼科设备的选择。
[0004]
即使现今测量了越来越多的参数，仍然难以提出一种令配戴者非常满意的眼科设备，这是因为与可从参考人群的反馈获得的参数的数量相比，要考虑的配戴者参数的数量较高。


技术实现要素：

[0005]
鉴于以上所述，本发明的一个目的是减轻现有技术中的至少一些不便。
[0006]
特别地，本发明的一个目的是提供一种用于确定令配戴者非常满意的眼科设备的方法。
[0007]
本发明的另一个目的是提供一种用于确定眼科设备的方法，所述方法能够在与配戴者相关的参数与令配戴者非常满意的眼科设备的参数之间建立联系。
[0008]
本发明的另一个目的是提供一种用于确定眼科设备的方法，所述眼科设备可根据由配戴者提供的配戴者参数而适配。
[0009]
为此，根据第一方面，提出了一种用于针对给定配戴者在一组预定眼科设备中确定眼科设备的方法，所述方法包括：
[0010]-针对已配戴所述一组预定眼科设备中的至少一个眼科设备的多个参考配戴者，收集与所述眼科设备相关联的第一多个配戴者参数值、至少一个眼科设备参数值以及至少一个评估标准的值，
[0011]-创建多个参考数据集，每个参考数据集包括与每个眼科设备相关联的所述第一多个配戴者参数值的子集、所收集的至少一个眼科设备参数值以及所述至少一个评估标准的所收集的值，所述第一多个配戴者参数的每个子集针对每个参考数据集是不同的，
[0012]-针对所述参考数据集中的每一个，基于与每个眼科设备相关联的所述第一多个配戴者参数值的子集、所收集的至少一个眼科设备参数值以及所述至少一个评估标准的所收集的值，确定旨在用于确定至少一个眼科设备的模型，
[0013]-针对给定配戴者收集第二多个配戴者参数，
[0014]-根据所述第二多个配戴者参数，在与所述多个参考数据集相关联的所述模型中
选择模型，
[0015]-基于所述选择的模型来确定至少一个眼科设备。
[0016]
根据实施例，针对所述参考数据集中的每一个确定模型包括：
[0017]
＊根据至少一个眼科设备参数和所考虑的参考数据集的第一多个配戴者参数的子集，确定用于预测至少一个评估标准的值的模型，并且
[0018]-确定至少一个眼科设备包括：
[0019]
＊针对具有不同眼科设备参数值的多个眼科设备，基于所述选择的模型来计算评估标准的至少一个值，
[0020]
＊基于所计算的评估标准来选择具有不同眼科设备参数值的一个或多个眼科设备。
[0021]
根据实施例，所述方法进一步包括确定多个眼科设备以及在所确定的多个眼科设备中选择眼科设备。
[0022]
根据实施例，针对所述参考数据集中的每一个确定模型包括：
[0023]
＊针对所述第一多个配戴者参数的至少一个给定子集，评估每个眼科设备的得分，
[0024]
＊根据眼科设备针对新的一组配戴者参数的得分，建立将至少一个眼科设备指派给所述新的一组配戴者参数的决策树，以及
[0025]-基于所述选择的模型来确定至少一个眼科设备包括：
[0026]
＊对所述第二多个配戴者参数实施所述决策树，以确定至少一个眼科设备。
[0027]
根据实施例，收集第一多个配戴者参数和/或收集第二多个配戴者参数包括：
[0028]-提供对所述配戴者的数字内容的访问，
[0029]-分析所述配戴者的数字内容，以便提取配戴者参数。
[0030]
根据实施例，与所述眼科设备相关联的所述至少一个眼科参数值以及至少一个评估标准的值与当前配戴的眼科设备相关，并且其中，所述第一多个配戴者参数和所述第二多个配戴者参数包括与之前配戴的眼科设备相关的数据。
[0031]
根据实施例，所述评估标准对应于与眼科设备相关联的满意度、感知品质、性能的水平。
[0032]
根据实施例，其中所述评估标准的值是直接从所述配戴者的反馈或从测量收集的。
[0033]
根据实施例，所述第一多个配戴者参数和所述第二多个配戴者参数至少选自：
[0034]-年龄，
[0035]-性别，
[0036]-民族，
[0037]-职业，
[0038]-生理参数，
[0039]-姿势行为参数，
[0040]-处方数据，
[0041]-视觉行为参数，
[0042]-与所述配戴者的敏感度相关的数据，
[0043]-与所述给定配戴者所配戴的其他眼科设备相关的数据，
[0044]-与所述配戴者所执行或旨在由所述配戴者执行的活动相关的数据，
[0045]-环境参数。
[0046]
根据实施例，所述至少一个眼科设备参数选自以下各项中的一项或多项：
[0047]
＊镜片参数，
[0048]
＊滤光片参数，
[0049]
＊镜片处理参数，
[0050]
＊镜架参数，
[0051]
＊头戴式显示器设计的参数，
[0052]
＊与有源镜片的类型和/或控制模式相关的参数。
[0053]
根据第二方面，还提出了一种计算机程序，所述计算机程序包括一个或多个存储的指令序列，所述指令序列是处理器可存取的，并且在被所述处理器执行时致使所述处理器实施之前描述的方法的步骤。
[0054]
根据第三方面，还提出了一种存储介质，所述存储介质存储了之前描述的计算机程序的一个或多个存储的指令序列。
[0055]
根据第四方面，还提出了一种用于在一组预定眼科设备中确定眼科设备的系统，所述系统被配置成实施之前描述的方法，并且包括：
[0056]-收集单元，所述收集单元被配置成针对给定配戴者收集所述第二多个配戴者参数，以及
[0057]-集中处理单元，所述集中处理单元被配置成：
[0058]
＊从所述收集单元接收所述第二多个配戴者参数，
[0059]
＊加载旨在用于确定至少一个眼科设备的多个模型，每个模型与参考数据集相关联，并且每个模型是基于与所考虑的参考数据集的每个眼科设备相关联的所述第一多个配戴者参数的子集、所述至少一个眼科设备参数以及所述至少一个评估标准的值来确定的，
[0060]
＊根据所述第二多个配戴者参数，在所述多个模型中选择模型，以及
[0061]
＊基于所述选择的模型来确定至少一个眼科设备。
[0062]
根据本发明，不同模型用于确定至少一个眼科设备。不同模型考虑了与配戴者相关的参数以及与给定眼科设备相关的满意度水平。所使用的模型可以取决于配戴者参数来预测对给定设备的满意度水平，或者取决于配戴者参数的值基于对给定眼科设备的满意度水平来确定眼科设备，所述满意度水平例如与退货率成反比。不同模型考虑了配戴者的不同参数。因此，本发明的方法关于从给定配戴者收集的配戴者参数更加灵活。
附图说明
[0063]
将仅以举例方式参考附图来描述所提出的解决方案的进一步细节、方面和实施例。
[0064]
图1展示了根据实施例的确定眼科设备的方法。
[0065]
图2展示了根据实施例的用于确定眼科设备的至少一个部件的系统的实施例。
具体实施方式
[0066]
图1展示了根据实施例的确定眼科设备的方法。
[0067]
所述方法包括针对已配戴一组预定眼科设备中的至少一个眼科设备的多个参考配戴者，收集与所述眼科设备相关联的第一多个配戴者参数值、至少一个眼科设备参数值以及至少一个评估标准的值(步骤s100)。
[0068]
有利地，眼科设备可以由一组眼科设备参数值限定。
[0069]
有利地，步骤s100可以包括针对每个参考配戴者收集与由至少一个眼科设备参数值限定的眼科设备相关联的一组配戴者参数值、眼科设备的至少一个参数值以及评估标准的值。
[0070]
所收集的数据还可以包括与参数值相对应的参数。
[0071]
配戴者参数可以至少选自：
[0072]-年龄，
[0073]-性别，
[0074]-种族，
[0075]-职业，
[0076]-生理参数，比如，瞳孔直径、瞳孔距离、眼睛长度、眼睛颜色，
[0077]-处方数据，比如，球镜、柱镜、轴位、下加光、棱镜值和棱镜基底，
[0078]-视觉或姿势行为参数，比如，阅读距离、阅读注视降低、头围(headcape)、头眼系数、优势眼、手偏侧性，
[0079]-与敏感度相关的数据，例如，对比度敏感度、畸变敏感度、光敏感度，
[0080]-与参考配戴者所配戴的其他眼科设备相关的数据，
[0081]-与配戴者所执行或旨在由配戴者执行的活动相关的数据，
[0082]-环境参数，比如，光照水平或湿度水平。
[0083]
至少一个眼科设备参数可以是产品名称或限定眼科设备的一个或多个参数。
[0084]
根据实施例，所述至少一个眼科设备参数选自以下各项中的一项或多项：
[0085]-眼科镜片参数，例如：
[0086]
ο镜片参考，
[0087]
ο几何参数：镜片基弯、最小边缘厚度、减薄棱镜类型和值、镜片轮廓，
[0088]
ο镜片类型，选自：单焦点镜片、渐变式镜片、双焦点镜片、三焦点镜片或适于预定活动的镜片，
[0089]
ο镜片几何类型，选自：
[0090]
■“
传统的”，其中镜片的前表面是渐变表面，而后表面是为了满足配戴者的视远处方而调整的球面复曲面表面。
[0091]
■“
全后面”，其中镜片的前表面是球面的，而后表面是包括焦度渐变以及视远处方的复合表面，
[0092]
■“
双下加光”：其中镜片的前表面是下加光小于处方下加光的渐变表面，而后表面是包括下加光的剩余部分以及视远处方的复合表面。
[0093]
ο镜片设计：
[0094]
·
根据设计的渐变长度来选择。例如，“常规设计”的渐变长度为17mm。“短设计”的
渐变长度为14mm。“超短设计”的渐变长度为12mm。中间渐变长度值也是可用的(通常从14mm到18mm)，
[0095]
·
根据内移量(inset)来选择，
[0096]
·
根据与下加光度相比的散光峰值的值来选择。例如，“软式”设计通常具有低于下加光度的散光峰值。结果是眩晕效应较小，代价是视野减小。例如，“硬式”设计通常具有高于下加光度的散光峰值。好处是视野较大，代价是眩晕效应较高。
[0097]
ο光学特性，比如，焦度和散光图、畸变图，
[0098]-滤光片参数，比如，滤光片的类型(光致变色、偏振)、光谱特性、组成、参考，
[0099]-眼科镜片处理参数，比如，后处理层的参数，比如，镜片处理的类型(减反射涂层、疏水处理、防雾处理、防划伤处理)、组成、参考，
[0100]-镜架参数，比如，镜架材料和/或镜架设计参数，比如，镜片形状、包角、前倾角，
[0101]-头戴式显示器设计的参数，比如，所显示内容在眼科镜片上的位置，
[0102]-与有源镜片的类型和/或控制模式相关的参数，所述有源镜片的透射率或色调可以根据所施加的电压而变化，有源镜片包括电致变色或液晶单元。
[0103]
相应地，眼科设备参数可以选自以下各项中的一项或多项：
[0104]-眼科镜片参数，
[0105]-滤光片参数，
[0106]-镜片处理参数，
[0107]-镜架参数，
[0108]-头戴式显示器设计的参数，
[0109]-与有源镜片的类型和/或控制模式相关的参数。
[0110]
评估标准可以对应于例如与由至少一个眼科设备参数限定的眼科设备相关联的满意度、感知品质和性能的水平。满意度、性能或品质的水平可以与例如敏锐度、阅读时的舒适度、适应时间、视觉清晰度、眩光减少、色觉、探索配戴者的环境的容易程度、视觉疲劳相关。评估标准可以具有与得分相对应的不同值。
[0111]
评估标准还可以是参考配戴者是否在配戴眼科设备后将眼科设备退货。可以基于配戴者参数的值来推断每个眼科设备的退货率。
[0112]
评估标准的值可以是直接从配戴者的反馈或从测量收集的。配戴者的反馈可以直接例如通过装在其智能手机上的应用程序收集，或通过给出得分从调查收集。评估标准的值可以是基于由传感器执行的测量来收集的。例如，由包括在智能镜架中的传感器执行的测量可以与以下各者相关：在通过镜片到达最佳视觉区域之前移动头部的时间、配戴持续时间、摘下眼镜然后戴回的次数或者避免颈部疼痛的良好头部姿势。根据实施例，可以通过对配戴者的数字内容的分析，针对每个参考配戴者收集配戴者参数和/或其值。例如，配戴者的数字内容可以包括保存在智能手机的存储器中的数据和/或与配戴者在互联网上的在线活动相关的数据和/或从所谓的智能镜架的传感器检索的数据。
[0113]
所述方法进一步包括创建多个参考数据集(步骤s200)，每个参考数据集包括步骤s100的第一多个配戴者参数值的子集、在步骤s100收集的至少一个眼科设备参数值以及在步骤s100收集的至少一个评估标准的值。第一多个配戴者参数的每个子集可以针对每个参考数据集是不同的。
[0114]
有利地，针对多个参考配戴者的子集，每个参考数据集可以包括在步骤s100收集的配戴者参数值的子集、眼科设备的至少一个参数值和至少一个评估标准的值。
[0115]
多个参考配戴者的子集可以包括多个参考配戴者中的部分或全部参考配戴者。
[0116]
有利地，针对给定参考数据集，与所述眼科设备相关联的配戴者参数的子集、眼科设备的至少一个参数和至少一个评估标准针对每个参考配戴者是相同的。只有配戴者参数、眼科设备参数和评估标准的值可以根据所考虑的参考配戴者而不同。
[0117]
只有配戴者参数的子集针对每个参考数据集是不同的。配戴者参数的子集可以包括部分或全部配戴者参数。
[0118]
在步骤s300，针对在步骤s200创建的每个参考数据集，确定旨在用于确定至少一个眼科设备的模型。所述模型是基于第一多个配戴者参数值的子集、所收集的至少一个眼科设备参数值和所收集的至少一个评估标准的值来确定的。有利地，取决于在每个参考数据集中考虑的配戴者参数，确定了不同模型。
[0119]
步骤s300可以包括根据至少一个眼科设备参数值和所考虑的参考数据集的第一多个配戴者参数值的子集，确定用于预测至少一个评估标准(例如，满意度水平)的值的模型。
[0120]
换句话说，所述模型可以是用于基于所考虑的参考数据集的配戴者参数值来预测由眼科设备参数值限定的给定眼科设备的至少一个评估标准的值的模型。用于预测至少一个评估标准的模型可以是例如决策树、神经元网络、梯度增强中的一者。例如，可以通过对每个参考数据集的机器学习来获得模型。
[0121]
替代性地，步骤s300可以包括根据眼科设备针对新的一组配戴者参数的得分，建立将由至少一个眼科设备参数限定的至少一个眼科设备指派给所述新的一组配戴者参数的决策树。
[0122]
决策树包括节点和叶子，节点对应于关于配戴者参数的条件，并且叶子对应于由至少一个眼科设备参数限定的至少一个眼科设备。每片叶子是在关于配戴者参数的一组特定条件得以满足时到达的。当由节点限定的关于配戴者参数的条件全部得以满足时，基于眼科设备的得分的值来确定与叶子相对应的至少一个眼科设备。
[0123]
步骤s300可以进一步包括针对第一多个配戴者参数的至少一个给定子集评估每个眼科设备的得分的预备步骤。当评估标准涉及关于所考虑的参考配戴者是否将眼科设备退货的信息时，因此可以根据配戴者参数，评估由眼科设备参数的特定值限定的特定眼科设备的退货率。退货率与满意度水平成反比。
[0124]
所述方法进一步包括针对给定配戴者收集第二多个配戴者参数(步骤s400)。第二多个配戴者参数可以包括配戴者参数的列表以及由配戴者参数取得的多个值。
[0125]
如前所述，配戴者参数可以直接从配戴者或从测量收集。配戴者参数也可以从配戴者的数字内容收集。配戴者的数字内容包括例如配戴者的智能手机内所包括的数据。
[0126]
所述方法进一步包括根据在步骤s400收集的第二多个配戴者参数，在与多个参考数据集相关联的模型中选择模型(步骤s500)。
[0127]
如前所述，每个模型与特定的参考数据集相关联，并且能够基于所考虑的配戴者参数来确定至少一个眼科设备。因此，为了选择用于确定至少一个眼科设备的模型，将第一多个配戴者参数的每个子集的参数列表与第二多个配戴者参数的参数列表进行比较。选择
同与第二多个配戴者参数的参数列表最匹配的参考数据集相对应的模型。
[0128]
所述方法进一步包括基于在步骤s500选择的模型来确定至少一个眼科设备(步骤s600)。
[0129]
当所选择的模型是如前所述的用于预测至少一个评估标准的值的模型时，步骤s600可以包括针对具有不同眼科设备参数值的多个眼科设备，基于所述选择的模型来计算评估标准的至少一个值，并且基于所计算的评估标准来选择具有不同眼科设备参数值的一个或多个眼科设备。
[0130]
当所选择的模型是决策树时，步骤s600可以包括对第二多个配戴者参数实施决策树，以确定至少一个眼科设备。
[0131]
进一步地，当确定多个眼科设备时，可以在所确定的多个眼科设备中选择眼科设备。此选择可以由眼睛护理专业人员进行。
[0132]
下文用两个不同示例展示图1的方法的一些步骤。
[0133]
示例1：基于预测模型来确定眼科设备：
[0134]
在此示例中，在步骤s200创建三个参考数据集b1、b2、b3。
[0135]
这三个参考数据集是基于在步骤s100收集的数据，并且针对每个参考配戴者，可以包括一组配戴者参数值、眼科设备参考值和所述眼科设备的满意度水平的值。
[0136]
参考数据集是通过在收集数据的参考配戴者的子集中选择配戴者参数值的子集、基于针对多个参考配戴者收集的数据而创建的。
[0137]
参考数据集b1针对每个参考配戴者包括以下参数：
[0138]-一组配戴者参数，比如：
[0139]
ο处方，
[0140]
ο配镜高度，
[0141]
ο瞳孔距离，
[0142]
ο头眼系数，
[0143]
ο从配戴者的智能手机的gps定位数据获得的每天在户外所花费的平均时间，
[0144]
ο配戴者阅读智能手机所花费的平均时间，
[0145]-眼科设备名称或参考，
[0146]-配戴者对给定设备的满意度水平。
[0147]
下文展示了参考数据集b1中所包括的值的示例：
[0148][0149]
表1：参考数据集b1
[0150]
对应于以下眼科镜片，即所述眼科镜片在眼科镜片的下部中包括
下加光度，所述下部对应于镜片的用于在非常近的视野中进行观察(比如，当使用平板电脑或智能手机时)的部分。眼科镜片进一步包括滤光片，所述滤光片适于保护眼睛免受例如由平板电脑和智能手机的屏幕发出的蓝紫色光的影响。
[0151]
x对应于以下渐变式眼科镜片，即所述渐变式眼科镜片包括扩展的视近区，在所述扩展的视近区中，针对相同视角，可以尤其准确地看到不同距离的物体。
[0152]
参考数据集b1内仅包含与参考配戴者n
°
1、n
°
2和n
°
3相关的数据。
[0153]
参考数据集b2针对每个所选择的参考配戴者包括以下参数：
[0154]-一组配戴者参数，比如：
[0155]
ο处方，
[0156]
ο配镜高度，
[0157]
ο瞳孔距离，
[0158]
ο阅读行为，
[0159]
ο从配戴者的智能手机的gps定位数据获得的每天在户外所花费的平均时间，
[0160]
ο配戴者阅读智能手机所花费的平均时间，
[0161]
ο基于由配戴者的智能手机的光度传感器接收的光量而计算的每天接收的平均强度(以勒克斯为单位测量)，
[0162]
ο近距离工作所花费的时间，
[0163]-眼科设备名称或参考，
[0164]-配戴者对给定设备的满意度水平。
[0165]
下文展示了参考数据集b2中所包括的值的示例：
[0166][0167]
表2：参考数据集b2
[0168]
应注意，水晶视觉镜片对应于单光镜片。
[0169]
应注意，参考数据集b2包括参考数据集b1中不包括的一些配戴者参数，比如，阅读行为、每天接收的平均强度和近距离工作所花费的时间量。而且，参考数据集b1的一些配戴者参数不包括在参考数据集b2中，比如，配镜高度。
[0170]
仅包含参考配戴者n
°
1、n
°
2和n
°
4，因为配戴者n
°
3的参考参数不包括参考数据集b2中考虑的一些配戴者参数。
[0171]
参考数据集b3针对每个参考配戴者包括以下参数：
[0172]-一组配戴者参数，比如：
[0173]
ο与由参考配戴者配戴的之前设备相关的数据，比如，眼科设备名称和相关联的满意度水平，
[0174]-当前配戴的眼科设备的名称或参考，
[0175]-配戴者对当前配戴的眼科设备的满意度水平。
[0176]
下文展示了参考数据集b3中所包括的值的示例：
[0177][0178]
表3：参考数据集b3
[0179]
仅包含参考配戴者n
°
1、n
°
3和n
°
4，因为配戴者n
°
2的参考参数不包括参考数据集b3中考虑的一些配戴者参数。
[0180]
如上文之前参考步骤s300所述的，针对每个参考数据集，确定用于预测具有给定设备的配戴者的满意度水平的模型。例如，确定用于根据处方、配镜高度、瞳孔距离、头眼系数、在户外所花费的时间、阅读智能手机所花费的时间和设备名称来预测配戴者满意度的模型m1。确定用于根据处方、配镜高度、瞳孔距离、阅读行为、在户外所花费的时间、阅读智能手机所花费的时间、平均强度、近距离工作所花费的时间和设备名称来预测配戴者满意度的模型m2。确定用于根据之前配戴的眼科设备及其满意度水平以及当前设备名称来预测配戴者满意度的模型m3。
[0181]
接着，针对给定配戴者，收集给定配戴者的第二多个配戴者参数及其对应值，并基于第二多个配戴者参数来选择确定模型。
[0182]
例如，如果第二多个配戴者参数对应于处方、配镜高度、瞳孔距离、头眼系数、每天在户外所花费的平均时间、阅读智能手机所花费的平均时间，那么选择模型m1，因为参考数据集b1的所有配戴者参数都包括在给定配戴者的第二多个配戴者参数中。
[0183]
针对只知道之前配戴的设备名称和相关联的满意度水平的另一个配戴者，选择模型m3。
[0184]
接着，通过使用所选择的模型针对眼科设备(eyezen、varilux x series、cristal vision)中的每一个计算满意度水平值并通过选择具有最大满意度水平的眼科设备，来确定眼科设备。
[0185]
示例2：基于决策树来确定眼科设备：
[0186]
根据另一实施例，可以基于决策树来确定眼科设备。
[0187]
在此示例中，在步骤s200创建两个参考数据集。
[0188]
参考数据集b1针对每个参考配戴者包括以下参数：
[0189]-一组配戴者参数，比如：
[0190]
ο处方，
[0191]
ο配镜高度，
[0192]
ο瞳孔距离，
[0193]
ο头眼系数，
[0194]
ο从配戴者的智能手机的gps定位数据获得的每天在户外所花费的平均时间，
[0195]
ο配戴者阅读智能手机所花费的平均时间，
[0196]-眼科设备名称或参考，
[0197]-评估标准的值。
[0198]
参考数据集b2包括与参考数据集b1相同的参数，并且针对每个参考配戴者进一步包括参考配戴者的年龄和性别。
[0199]
在步骤s300，针对参考数据集b1和b2中的每一个建立决策树。针对配戴者参数分别对应于参考数据库b1或b2的所述一组配戴者参数的新配戴者，每个决策树dt1、dt2能够根据眼科设备针对新的一组配戴者参数的得分来指派眼科设备。
[0200]
特别地，当由所考虑的决策树的节点限定的关于配戴者参数的条件全部得以满足时，基于眼科设备的得分来确定眼科设备。
[0201]
当评估标准对应于与由至少一个眼科设备参数限定的眼科设备相关联的满意度、感知品质和性能的水平时，评估标准的值对应于眼科设备的得分。在这种情况下，所确定的眼科设备对应于在关于配戴者参数的条件全部得以满足时达到的满意度、感知品质或性能的水平的最大值。
[0202]
当评估标准对应于参考配戴者是否在配戴眼科设备后将眼科设备退货的指示时，眼科设备的得分对应于眼科设备的退货率。在这种情况下，所确定的眼科设备对应于在关于配戴者参数的条件全部得以满足时的退货率的最小值。
[0203]
如前所述，根据可用于要确定其眼科设备的新配戴者的配戴者参数来选择要实施的决策树dt1、dt2。
[0204]
当新配戴者的一组配戴者参数包括处方、配镜高度、瞳孔距离、头眼系数、从配戴者的智能手机的gps定位数据获得的每天在户外所花费的平均时间、配戴者阅读智能手机所花费的平均时间时，实施决策树dt1来确定眼科设备。
[0205]
当新配戴者的一组配戴者参数包括处方、配镜高度、瞳孔距离、头眼系数、从配戴者的智能手机的gps定位数据获得的每天在户外所花费的平均时间、配戴者阅读智能手机所花费的平均时间、配戴者的年龄和性别时，实施决策树dt2来确定眼科设备。
[0206]
图2展示了根据实施例的用于确定眼科设备的至少一个部件的系统的实施例。
[0207]
系统1包括收集单元2和集中处理单元3。收集单元2被配置成针对给定配戴者收集第二多个配戴者参数。收集单元2可以包括存储器21、处理器22、通信接口23以及可选的键盘24和显示器25。根据实施例，第二多个配戴者参数是获自调查问卷，所述调查问卷存储在存储器21中并由显示器25使用存储在存储器21中并由处理器22执行的指令来显示。给定配戴者的答案例如使用键盘24输入，并且由处理器22处理，以便经由通信接口将它们发送到集中处理单元3。根据另一实施例，第二多个配戴者数据是获自配戴者的数字内容。在这种情况下，存储器21包括能够提供对配戴者的数字内容的访问并从配戴者的数字内容收集第
二多个配戴者参数的一组指令。所述一组指令由处理器22检索和执行。在一些情况下，可以使用键盘24来收集例如用户在社交网络上的登录名和/或密码。在其他情况下，可以直接从保存在配戴者的装置上的数据检索配戴者的数字内容。可以通过提供保存在存储器中的访问路径来检索数据。
[0208]
处理器22还被配置成经由通信接口23将第二多个配戴者参数发送到集中处理单元3。
[0209]
集中处理单元3包括通信接口31、存储器32和处理器33。
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集中处理单元3被配置成：
[0211]-经由其通信接口31从收集单元2接收第二多个配戴者参数，以及
[0212]-加载旨在用于确定至少一个眼科设备的多个模型，每个模型与参考数据集相关联，并且每个模型是基于与所考虑的参考数据集的每个眼科设备相关联的第一多个配戴者参数的子集、至少一个眼科设备参数以及至少一个评估标准的值来确定的，
[0213]-根据第二多个配戴者参数，在多个模型中选择模型，以及
[0214]-基于所选择的模型来确定至少一个眼科设备。
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对应的一组指令存储在存储器32中，并由处理器33执行。
[0216]
应注意，收集单元2可以是智能手机或平板电脑，在这种情况下，键盘由小键盘或计算机代替。集中处理单元3则是经由互联网连接到收集单元的服务器。优选地，服务器是云网络的一部分。