gms | German Medical Science

Hintergrund: Im deutschen Gesundheitssektor werden KI-Technologien zunehmend eingesetzt, wobei die Ophthalmologie als Vorreiter gilt. Dank langjähriger, standardisierter Erfassung von multimodalen Daten können Deep-Learning-Algorithmen effektiv eingesetzt werden, um genauere Erkenntnisse zu gewinnen, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.

Methoden: Es erfolgte eine umfassende Literatur- und Internetrecherche zur Erfassung der aktuellen Anwendungen von KI und Maschinellem Lernen in der Augenheilkunde. Hierbei wurde der Fokus auf den deutschsprachigen Raum gesetzt. Es soll ein Überblick über die bereits jetzt im klinischen Alltag implementierten Technologien gegeben werden und dargestellt werden welche zeitnahen Erweiterungen erwartet werden.

Ergebnisse: Die Ergebnisse zeigen, dass KI-(Deep-Learning)-Algorithmen in der Lage sind, Augenkrankheiten mit hoher Genauigkeit zu diagnostizieren und zu überwachen. In Deutschland werden insbesondere Deep-Learning-Modelle, die auf großen Datensätzen von Fundusfotografien und optischen Kohärenztomographie (OCT)-Bildern trainiert wurden, erfolgreich zur Erkennung von Erkrankungen wie diabetischer Retinopathie, Glaukom und altersbedingter Makuladegeneration eingesetzt.

Schlussfolgerungen: Die Anwendung von Künstlicher Intelligenz in der Augenheilkunde im deutschsprachigen Raum bietet bedeutende Vorteile für die Diagnostik und Behandlung von Augenkrankheiten. Durch die Automatisierung und Verbesserung der Diagnoseprozesse können Augenärzte entlastet und die Qualität der Patientenversorgung erhöht werden. Trotz der vielversprechenden Ergebnisse besteht weiterhin Forschungsbedarf, um die Integration dieser Technologien in den klinischen Alltag zu optimieren und die Entwicklung neuer, noch leistungsfähigerer Algorithmen voranzutreiben. Es ist entscheidend, dass zukünftige Entwicklungen auch ethische und datenschutzrechtliche Aspekte berücksichtigen, um das Vertrauen aller Stakeholder in diese neuen Technologien zu gewährleisten.