人口统计学特征：样本应尽可能代表目标使用者群体，包括年龄、性别、种族和病史等方面的多样性。

疾病状态：针对特定眼疾，样本中患者应具有相似的病情严重程度或病程分期。

统计功效：样本量应足够大，以保障试验具备足够的统计功效来检测出预期的效果或差异。通常，统计师会基于效应量、显著性水平（α）、功效（1-β）和预期变异性来计算较小样本量。

分组分配：使用随机化方法将受试者公平分配到治疗组或对照组，减少偏倚。

对照设计：应设对照组，对比新设备与现有标准疗法或安慰剂的效果。

交叉设计：在一些试验中，同一受试者可能接受不同的治疗方法，然后比较效果。

设立明确的纳入和排除标准，所有受试者都能符合试验条件，同时避免引入过多混杂变量。

预测并控制失访率，因为较高的失访率可能影响结果的解释力。一般应保持失访率低于15%左右。

包括不同背景的人群，以检验设备在广泛人群中的效果，特别是那些可能被传统研究忽视的少数族裔或特殊群体。

设置独立的数据安全监督委员会（DS MB），定期检查数据，受试者安全，必要时可暂停或终止试验。

受试者知情同意，尊重其自主权，且不会受到不公平对待或剥削。

记录完整、准确的试验数据，使用恰当的统计方法进行分析，以结果的可靠性和可重复性。