06.04.2023
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Künstliche Intelligenz in der Glaukomdiagnostik
Künstliche Intelligenz lässt sich dort gut einsetzen, wo klare Fragestellungen auf große Datenmengen treffen, die die nötigen Informationen beinhalten. Auch in der Glaukomdiagnostik gibt es bereits einige Beispiele, wie KI in der Forschung genutzt und in der Patientenversorgung eingesetzt werden kann. Über diese Möglichkeiten spricht Hagen Thieme, Direktor der Universitätsaugenklinik Magdeburg.
Das Glaukom ist eine komplexe Augenerkrankung. Nach und nach gehen Fasern des Sehnervs verloren. Folgen sind Ausfälle im Gesichtsfeld, die fortschreiten, wenn das Glaukom nicht behandelt wird. Ein wichtiger Risikofaktor ist der Augeninnendruck. Ist er zu hoch, dann gerät der Nerv am Sehnervenkopf, also an der Stelle, an der er das Auge verlässt, unter Druck. Die Durchblutung des Nervs leidet und die Nervenfasern sterben ab.
Schon heute kann KI Gesichtsfelder auswerten – Defekte soll sie sogar zuverlässiger erkennen als menschliche Experten. Damit könnten entsprechende Anwendungen die Glaukomdiagnose unterstützen. Es soll sogar die Möglichkeit bestehen, vorherzusagen, wie sich das Gesichtsfeld entwickeln wird: Eine Arbeitsgruppe ließ ein rekurrentes neuronales Netzwerk jeweils fünf Gesichtsfeldbefunde von Patienten auswerten und dann vorhersagen, wie eine sechste Untersuchung ausfallen würde. Das Ergebnis war herkömmlichen Methoden überlegen.
Thieme sieht in der Beurteilung der Dicke der retinalen Nervenfaserschicht anhand von Fotografien des Augenhintergrunds eine weitere Anwendungsmöglichkeit. Trainiert wurde diese Anwendung anhand von Fundusaufnahmen und von RNFL-Messungen mit der OCT. Das Programm kann anhand der Fotos unterscheiden, ob mit einem schnellen oder einem moderaten Verlust von Nervenfasern zu rechnen ist. Damit hilft es Augenärzten bei der langfristigen Nachverfolgung der Glaukomerkrankung und bietet eine Unterstützung für Therapieentscheidungen auch dort, wo eine OCT-Untersuchung nicht möglich ist.
Möglichkeiten von KI für die Glaukomdiagnostik
Engmaschige Augeninnendruckmessungen, Gesichtsfeldanalysen und OCT-Befunde (Optische Kohärenz-Tomographie) ermöglichen eine detaillierte Diagnostik, mit der der Verlauf dieser chronischen Krankheit und der Erfolg der Behandlung über Jahre hinweg genau dokumentiert werden müssen. Dabei entstehen enorme Mengen an Daten. Sie auszuwerten wird immer schwieriger und zeitaufwendiger. Bereits hier soll eine automatisierte Auswertung der Daten mit KI entscheidende Hilfe leisten können.Schon heute kann KI Gesichtsfelder auswerten – Defekte soll sie sogar zuverlässiger erkennen als menschliche Experten. Damit könnten entsprechende Anwendungen die Glaukomdiagnose unterstützen. Es soll sogar die Möglichkeit bestehen, vorherzusagen, wie sich das Gesichtsfeld entwickeln wird: Eine Arbeitsgruppe ließ ein rekurrentes neuronales Netzwerk jeweils fünf Gesichtsfeldbefunde von Patienten auswerten und dann vorhersagen, wie eine sechste Untersuchung ausfallen würde. Das Ergebnis war herkömmlichen Methoden überlegen.
Thieme sieht in der Beurteilung der Dicke der retinalen Nervenfaserschicht anhand von Fotografien des Augenhintergrunds eine weitere Anwendungsmöglichkeit. Trainiert wurde diese Anwendung anhand von Fundusaufnahmen und von RNFL-Messungen mit der OCT. Das Programm kann anhand der Fotos unterscheiden, ob mit einem schnellen oder einem moderaten Verlust von Nervenfasern zu rechnen ist. Damit hilft es Augenärzten bei der langfristigen Nachverfolgung der Glaukomerkrankung und bietet eine Unterstützung für Therapieentscheidungen auch dort, wo eine OCT-Untersuchung nicht möglich ist.
