Prof. Renato Ambròsio aus Brasilien hat diesen Index mittels modernster Verfahren des „Machine Learnings“ entwickelt. Der Parameter kombiniert tomographische Parameter der Pentacam® mit biomechanischen Parametern des Corvis® ST, um eine maximale Genauigkeit für das Refraktiv-Screening zu erhalten. Basierend auf der sogenannten Random Forest Methode – einem modernem Ansatz des „Machine Learnings“ – wird ein Gesamtscore abgeleitet, der die Prä-Disposition für eine Hornhautektasie widerspiegelt.
Ein Random Forest Index besteht aus 500 verschiedenen Entscheidungsbäumen. Beim TBI verwendet jeder Baum unterschiedliche Kombinationen aus biomechanischen und tomographischen Parametern, um eine Klassifizierung durchzuführen. Der TBI gibt den Prozentsatz der Entscheidungsbäume an, die die Biomechanik und Tomographie als „auffällig“ eingeschätzt haben.
In einer groß angelegten Validierungsstudie hat sich dieser Index als genauer als alle anderen getesteten biomechanischen, tomographischen und topographischen Parameter herausgestellt. Aktuelle Validierungsstudien aus Deutschland, den USA, Brasilien und China kommen zum gleichen Ergebnis.
