2. Medizinisches und technologisches Potenzial von KI
Das folgende Kapitel zeigt auf, wie KI die Augenheilkunde grundlegend verändern kann, indem sie präzisere Diagnosen, neue Einblicke in den allgemeinen Gesundheitszustand und zugleich wichtige Herausforderungen in Qualität, Ethik und Regulierung vereint.
Zwischen Präzision, Erkenntnis und Verantwortung
KI bietet beachtliche Möglichkeiten in der Augenheilkunde. Algorithmen können grosse Datenmengen von Netzhautbildern schnell und einheitlich analysieren. Dadurch unterstützen sie die Erkennung und die Einstufung von DR mit einer Genauigkeit, die mit derjenigen von Fachärztinnen und -ärzten vergleichbar ist. Das macht KI besonders attraktiv für gross angelegte Präventionsprogramme, bei denen Effizienz, Skalierbarkeit und Verlässlichkeit von entscheidender Bedeutung sind. Durch die Automatisierung von Routineuntersuchungen können sich Fachärztinnen und -ärzte auf die kleinere Gruppe von Patientinnen und Patienten konzentrieren, bei denen eine Verschlimmerung der Krankheit zu beobachten ist.
Das sich entwickelnde Gebiet der Oculomics zeigt über Augenerkrankungen hinaus, dass Netzhautscans Aufschluss über den allgemeinen Gesundheitszustand einer Person geben können. Forschungsergebnisse deuten darauf hin, dass KI-Modelle Faktoren wie Blutdruck, Raucherstatus, Body-Mass-Index oder Stoffwechselgesundheit ableiten und sogar frühe Anzeichen für Systemerkrankungen wie Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Multiple Sklerose, Parkinson, Demenz oder Alzheimer vorhersagen können. Dies deutet darauf hin, dass das Auge als «Fenster zum Körper» dienen könnte und so neue Wege für die präventive und personalisierte Medizin eröffnet.
«Oculomics ist vielversprechend für die Früherkennung, Risikovorhersage und personalisierte Behandlung von Augen- und Systemerkrankungen.»
Dr. med. Gábor Márk Somfai, PhD – Leitender Arzt, Augenklinik Stadtspital Zürich und Forschungsleiter, Spross Research Institute
Dabei spielen verschiedene Bildgebungsverfahren eine wichtige Rolle. Zwei der gängigsten Techniken:
- Farbige Fundusbildgebung (CFP)
Ein 2D-Bild der Netzhaut wird von einer Kamera aufgenommen. Diese Technik ist kostengünstig, in Kliniken weit verbreitet und eignet sich besonders gut für Deep-Learning-Modelle, die bei der DR-Untersuchung eingesetzt werden.
- Optische Kohärenztomographie (OCT)
3D-Bildgebungsverfahren, das hochauflösende Querschnitte der Netzhautschichten erfasst. Es hat sich weltweit zu einer der am häufigsten verwendeten Methoden in der Augenheilkunde entwickelt.
Gleichzeitig bestehen weiterhin wesentliche Einschränkungen und offene Fragen. Die Bildqualität variiert je nach Endgerät, was einen starken Einfluss auf die Zuverlässigkeit der KI-Ergebnisse hat. Viele Algorithmen werden auf der Grundlage begrenzter Datensätze trainiert. Sie sind für unterschiedliche Patientengruppen möglicherweise noch nicht ausreichend zuverlässig, was Bedenken hinsichtlich Verallgemeinerbarkeit und Verzerrungen aufwirft. Auch Fragen zum Datenschutz und zur Patientenkommunikation spielen eine entscheidende Rolle: Sollen Gesundheitsdienstleister Patientinnen und Patienten über Befunde wie einen retinalen Altersunterschied (Differenz zwischen dem anhand der Netzhaut mittels Deep Learning abgeleiteten biologischen Alter und dem chronologischen Alter, das zur Einschätzung des Gesamtalters herangezogen wird) informieren, und wie könnten sich solche Information auf deren Wohlbefinden auswirken? Abschliessend muss betont werden, dass KI die klinische Entscheidungsfindung ergänzen und nicht ersetzen sollte.
Zusammenfassend bietet KI-Diagnostik in der Augenheilkunde vielversprechende Möglichkeiten zur Prävention, Früherkennung und effizienten Überwachung. Die erfolgreiche Integration in die Praxis erfordert jedoch zertifizierte Tools, eine zuverlässige Datenqualität, die transparente Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI, klare Einhaltung regulatorischer Vorgaben und eine sorgfältige Abwägung ethischer Fragen.
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