Vorhersage der AMD-Entwicklung durch Künstliche Intelligenz
Die Augenheilkunde hat sich in den letzten Jahrzehnten zu einer hochgradig bildgebenden Disziplin entwickelt. Insbesondere in der Retinologie ermöglicht die optische Kohärenztomographie (OCT) eine detaillierte, dreidimensionale Darstellung der Netzhaut und ihrer Pathologien. Mit den enormen Datenmengen, die aus den Bildgebungsverfahren resultieren, stößt die manuelle Auswertung jedoch zunehmend an ihre Grenzen. Künstliche Intelligenz (KI) bietet neue Möglichkeiten, diese Datenmengen effizient zu analysieren und Muster beziehungsweise Systeme zu erkennen, die für das menschliche Auge nur schwer erfassbar oder ganz verborgen sind. Ap.Prof. PD Ing. DDr. Gregor S. Reiter, BA MSc (Wien) gibt einen Überblick über den aktuellen Einsatz und das Potenzial von KI-gestützten Verfahren zur Vorhersage der Krankheitsentwicklung bei altersbedingter Makuladegeneration (AMD).
Die altersbedingte Makuladegeneration (AMD) ist in den Industrieländern die häufigste Ursache für eine schwerwiegende Sehverschlechterung im höheren Lebensalter (Klein et al. 1992). Sie entsteht durch degenerative Veränderungen der Makula und verläuft stetig über Jahre hinweg. Die Spätphase der Erkrankung wird in eine atrophe AMD (geographische Atrophie, GA) und eine neovaskuläre AMD eingeteilt, wobei Letztere durch pathologische Gefäßneubildungen und Flüssigkeitsansammlungen in und unter der Netzhaut charakterisiert ist und auch zusätzlich zu einer GA auftreten kann. Das gemeinsame klinische Ziel bleibt, frühe Anzeichen der Erkrankungen rechtzeitig zu erkennen, um den Übergang in fortgeschrittene Krankheitsstadien rasch zu erkennen und eine individuell angepasste Therapie zu ermöglichen.
