Künstliche Intelligenz in der ophthalmologischen Diagnostik

Im heutigen Beitrag möchte ich eine interessante Studie aus Neuseeland zum großflächigen Einsatz von KI- und OCT-basierten Detektionssystemen vorstellen. Doch zunächst sprechen wir über Komorbiditäten bei diabetischer Retinopathie.

Die diabetische Retinopathie geht Hand in Hand mit einer Fülle von Krankheiten 

Ramachandran und seine Mitarbeiter:innen kamen zu folgenden Ergebnissen:

Immer Komorbiditäten bei diabetischer Retinopathie mitbehandeln

Die Forschungsgruppe schloss aus ihrer Studie, dass ophthalmologische Erkrankungen wie die AMD, der Fundus hypertonicus und Katarakte beim DR-Screening routinemäßig erkannt werden können. Die Einbeziehung dieser okulären Komorbiditäten in das DR-Screening bringt viele Vorteile mit sich.Diese Tatsache bietet den Patient:innen die Möglichkeit, Risikofaktoren zu ändern. Die Patient:innen können durch eine spezielle Ernährungsweise bei AMD, durch Raucherentwöhnung, durch die Senkung des Blutdrucks den Verlauf der komorbiden ophthalmologischen Erkrankungen entscheidend beeinflussen.1

Künstliches Intelligenzsystem THEIA™ als effektives Diagnose-Tool im diabetischen Retinopathie- und Makulopathie-Screening

Kommen wir nun zum interessanten KI-Projekt der Forschungsgruppe um Ehsan Vaghefi. Ziel ihrer Studie war es ein Triage-Systems mit künstlicher Intelligenz zu entwickeln, das eine hohe Sensitivität für die Erkennung der diabetischen Retinopathie und Makulopathie aufweist. Gleichzeitig soll dieses KI-System eine hohe Spezifität für bisher noch nicht diagnostizierte Erkrankungen aufweisen.2

Toku Eyes entwickelte das künstliche Intelligenzsystem THEIA™ unter Verwendung von routinemäßig erfassten Netzhautscreening-Datensätzen. Die Daten erhielten sie von zwei der größten Bezirksgesundheitsämter in Auckland, Neuseeland. Insgesamt wurden die Datensätze von rund 32.354 Personen mit Diabetes erfasst. THEIA™ erreichte als Screening-Programm eine Gesamtsensitivität von 94 bis 95%.  Durch THEIA™ kann der manuelle Klassifizierungsaufwand erheblich verringert werden. Im klinischen Alltag kann THEIA™ die klinische Entscheidungsfindung unterstützen und optimieren.2

THEIA™ findet auch als Screening-Programm für andere Erkrankungen ihren Einsatz:2

Die Früherkennung von ophthalmologischen Erkrankungen ist vor allem beim Glaukom ausschlaggebend für das funktionelle Ergebnis einer Behandlung. Früherkennung durch großflächig angelegte Screening-Programme der Bevölkerung könnten uns dabei helfen, Glaukompatient:innen rechtzeitig zu erkennen und zu behandeln. Das aktuelle Problem ist, dass viele Patient:innen erst zu uns in die Praxis kommen, wenn bereits ein perimetrischer Defekte bzw. eine Schädigung des Sehnervens auffällig geworden. THEIA™ könnte -durch die Früherkennung- möglicherweise zukünftige Generationen vor der Erblindung durch Glaukom bewahren.2,3

Referenzen: 

1. Ramachandran N, Schmiedel O, Vaghefi E, Hill S, Wilson G, Squirrell D. Evaluation of the prevalence of non-diabetic eye disease detected at first screen from a single region diabetic retinopathy screening program: a cross-sectional cohort study in Auckland, New Zealand. BMJ Open. 2021 Dec 14;11(12):e054225. 
2. Vaghefi, E et al. “THEIA™ development, and testing of artificial intelligence-based primary triage of diabetic retinopathy screening images in New Zealand.” Diabetic medicine: a journal of the British Diabetic Association vol. 38,4 (2021): e14386. doi:10.1111/dme.14386
3. https://tokueyes.com/theia/