Sehkraft per KI vorhersagen Deep Learning hilft bei Glaukom-Behandlung

Von Martin Hensel

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Ein Forschungsteam hat tausende Aufnahmen des Augenhintergrunds von Glaukom-Patienten mittels Deep Learning analysiert. Auf diese Weise ließ sich feststellen, wie stark die Krankheit die Sehkraft beeinträchtigt.

David Crabb, Professor für Statistik und Sehforschung sowie Leiter des Crabb Lab an der City University of London
David Crabb, Professor für Statistik und Sehforschung sowie Leiter des Crabb Lab an der City University of London
(Bild: Screenshot / City University of London )

Das Team, an dem unter anderem auch das Crabb Lab der City University of London beteiligt ist, hat insgesamt Daten von über 24.000 Patienten aus drei englischen Kliniken mobilisiert und kuratiert. Die Ergebnisse zeigen, dass sich die KI-Methode zur Verfolgung des Fortschreitens von Glaukom-Erkrankungen nutzen lassen und zur Optimierung entsprechender Studien eingesetzt werden könnte. Beim Glaukom handelt es sich um eine Gruppe von Augenkrankheiten, die zu einer fortschreitenden Schädigung des Sehnervs führen. Frühzeitige Erkennung und Behandlung sind entscheidend.

Gesichtsfeld prognostizieren

Im Rahmen der Studie wurden Deep-Learning-Modelle unabhängig voneinander auf große Mengen zweier Arten von Bildern angewendet. Dies umfasste Aufnahmen mittels optischer Kohärenztomographie (OCT) der Netzhaut sowie Infrarot-Reflexion (IR) des Sehnervenkopfes. Die Forscher wollten damit herausfinden, ob die Modelle eine Aussage zum Gesichtsfeld der Patienten treffen können. Dabei handelt es sich um den Bereich, den die Erkrankten noch sehen können.

Die Deep-Learning-Methode der Forscher ermöglicht das Vorhersagen des Gesichtsfelds der Patienten anhand der Bilder, ohne dass die darin enthaltenen Merkmale zuvor von Experten oder Ärzten gekennzeichnet wurden. Wurde der Prozess über beide Bildgebungsarten hinweg ausgeführt, konnten die Forscher eine noch höhere Genauigkeit erzielen.

Weitere Forschung nötig

Noch sind die durch Deep Learning getroffenen Prognosen nicht klinisch aussagekräftig. Dennoch halten sie die Studienautoren für aussagekräftig genug, um weitere Forschung in diese Richtung zu betreiben. Später könnte das Verfahren beispielsweise Entscheidungen über intensivere Behandlungen erleichtern, falls sich der Zustand der Patienten verschlimmert. Zudem könnte der Einsatz von Deep Learning die Planung von Studien zu neuen Glaukom-Therapien unterstützen.

„Dies war eine spannende Untersuchung. Die riesige Menge an NHS-Daten („National Health Service“) würde normalerweise nur herumliegen und Staub ansammeln. Hier haben wir sie genutzt, um eine sehr clevere KI-Technik zu entwickeln, die aus den Elementen in den Bildern lernt, um die Sehfunktion besser vorherzusagen. Diese Techniken könnten nützlich sein, um bessere Endpunkte für neue Glaukom-Behandlungen zu entwickeln“, erklärt David Crabb, Professor für Statistik und Sehforschung sowie Leiter des Crabb Lab an der City University of London.

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