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Optische Kohärenztomographie und Scanning Laser Ophthalmoskopie liefern eine Fülle von digitalen Bilddaten in der ophthalmologischen Routinediagnostik. Der Vortrag beleuchtet die Fortschritte der letzten Jahre auf dem Gebiet des maschinellen Lernens. Insbesondere die Anwendung künstlicher neuronaler Netze („deep learning“) auf ophthalmologische Behandlungsdaten werden vorgestellt. Als Beispiel werden Ergebnisse der Klassifikation von klinischen OCT-Bildern bezüglich einer Behandlungsindikation mit anti-VEGF Medikamenten, sowie bezüglich des Vorliegens einer operationswürdigen Erkrankung des vitreomakulären Interfaces gezeigt. Da die Methode große Mengen an Trainingsdaten voraussetzt, müssen in Zukunft Kompromisse zwischen Datenschutz und Verfügbarkeit von anonymisierten Behandlungsdaten gefunden werden. Mögliche Implikationen auf die augenärztliche Praxis werden diskutiert.