Entwicklungen in Künstliche Intelligenz (KI)

KI verspricht, effektive Screening-Methoden bereitzustellen. Li et al. entwickelten ein Deep-Learning-System, das Glaukome mit einer Genauigkeit von 95,6% und einer Spezifität von 92% aus Fundusbildern erkennt. Ran et al. gingen einen Schritt weiter mit einem 3D-Deep-Learning-System, das Glaukom mit einer ähnlichen Genauigkeit wie erfahrene Glaukomspezialisten diagnostiziert. Fu et al. setzten KI ein, um Winkelblockglaukome in OCT-Bildern des vorderen Augenabschnitts mit hoher Präzision zu erkennen.

KI in der Vorhersage von Glaukomprogression

Yousefi et al. nutzten maschinelles Lernen, um die Progression von Glaukom anhand von Gesichtsfeldern zu identifizieren. Wang et al. entwickelten eine KI-Methode zur Erkennung von glaukomatöser Gesichtsfeldveränderungen mit hoher Übereinstimmung mit der klinischen Bewertung.

Zukunftsausblick und Potenzial

Die Fortschritte in der KI-Forschung demonstrieren das Potenzial für die Verbesserung der Glaukom-Diagnose weltweit. Von der Früherkennung bis zur präzisen Progressionsvorhersage könnte KI einen entscheidenden Beitrag zur Verbesserung der Behandlung von Glaukomen leisten und Millionen von Menschen vor Blindheit bewahren.

Vorteile und Beschränkungen von KI in der Glaukombehandlung

KI-Technologien bieten die Möglichkeit, große Datenmengen schnell und präzise zu analysieren, was in der Diagnose zu einer erhöhten Effizienz und Genauigkeit führt. Sie ermöglichen es, subtile Muster und Anzeichen einer Krankheitsprogression zu erkennen, die für das menschliche Auge schwer erfassbar sind. Allerdings hängt die Leistungsfähigkeit der KI stark von der Qualität und Vielfalt der zugrunde liegenden Daten ab. Ungenauigkeiten in der Datenerfassung können zu Fehldiagnosen führen. Zudem stellt die Integration von KI-Systemen in die klinische Praxis eine Herausforderung dar, da sie eine entsprechende Infrastruktur und Schulung des medizinischen Personals erfordert. Zudem ist es wichtig, ethische und datenschutzrechtliche Aspekte zu berücksichtigen.

Referenzen

Jonas et al., Lancet, 2017.
Tham et al., Ophthalmology, 2014.
Weinreb et al., JAMA, 2014.
Li et al., J. Clin. Invest., 2022.
Ran et al., Lancet Digit. Health, 2019.
Fu et al., Am. J. Ophthalmol., 2019.
Yousefi et al., Am. J. Ophthalmol., 2018.
Wang et al., Invest. Ophthalmol. Vis. Sci., 2019.

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Dr. Tristan Daehn
Orthalmochirurgie | Augenheilkunde | FEBO