Recent advances in smart contact lenses
Notice bibliographique
Résumé
The growing demand for healthcare services and recent advances in materials and biosensing technologies have accelerated the development of point-of-care (POC) diagnostics, with smart contact lenses (SmCLs) emerging as a promising platform. This review systematically evaluates the role of tear fluid as a noninvasive diagnostic medium, highlighting its biochemical composition and challenges in sample collection. We examine the design parameters essential for functional SmCLs, including biocompatibility, oxygen permeability, wettability, and mechanical properties, which collectively determine long-term comfort and device performance. SmCLs can significantly improve the bioavailability of drug delivery while addressing the limitations of traditional ocular treatments, such as the rapid dissipation of eye medications through the nasolacrimal duct. Furthermore, the potential of SmCLs in disease diagnosis through chemical and physical biomarker detection is highlighted, showcasing their ability to monitor glucose levels and intraocular pressure in real-time. Overall, current evidence supports SmCLs as multifunctional devices capable of combining diagnostics and therapy in real time. However, large-scale validation studies are required to establish clinical accuracy, patient adherence, and cost-effectiveness. This review concludes that SmCLs represents an innovative direction in personalized healthcare, integrating materials science, biosensing, and drug delivery for noninvasive, continuous health monitoring of ocular and system diseases. • Tear fluid enables noninvasive, real-time diagnostics using smart contact lenses. • SmCLs offer enhanced drug delivery, addressing limitations of eye drop treatments. • Advances in materials improve biocompatibility, comfort, and long-term wearability. • Integrated sensors in SmCLs can monitor glucose levels and intraocular pressure. • Clinical translation requires validation of accuracy, efficacy, and cost-effectiveness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».