Künstliche Intelligenz verändert Augenmedizin
Computergestützte Untersuchungsmethoden sind fester Bestandteil des klinischen Alltags geworden. Dabei liegt die Interpretation der Befunde weiter beim Arzt. In der Medizin wird speziell die Deep Learning-Technologie angewendet, um Computer so zu programmieren, dass sie in der Folge bestimmte Fragestellungen eigenständig beantworten können.
In der Studie von Poplin et al. aus dem Jahr 2018 gelang es Forschern einen lernenden Algorithmus anhand von Netzhautbildern so zu trainieren, dass er anschließend in der Lage war, auf Fundusbildern anderer Probanden kardiovaskuläre Risikofaktoren zu bestimmen.1 Limitierend wirkt sich dabei der begrenzte Umfang des Trainingsdatensatzes aus.
In den USA werden automatisierte Screeningverfahren für Netzhauterkrankungen bei Diabetes mellitus bereits praktisch eingesetzt -– die erstmalige Zulassung für solch ein Verfahren erfolgte 2018. Aber auch in Deutschland gewinnt die Künstliche Intelligenz in der Medizin zunehmend an Bedeutung, um den Arzt beispielsweise bei der Beurteilung komplexer bildgebender Verfahren zu unterstützen. Das zeigen Pilotprojekte wie das der Universitätsaugenklinik Greifswald zum automatisierten Screening, vorgestellt auf dem DOC 2021.
Die Validierung sämtlicher Befunde sowie die Beratung des Patienten bleiben trotz maschineller Unterstützung auch künftig Aufgabe des behandelnden Arztes.
Mehr erfahren Sie in Kürze auf www.ophthaversum.de
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1 Poplin R et al. Nat Biomed Eng 2018; 2(3):158-164