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Die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) und Bildanalyse in der Augenheilkunde hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht und stellt eine vielversprechende Entwicklung für die Gegenwart und Zukunft dar. Diese Technologien bieten ein breites Spektrum an Anwendungen, von der Früherkennung und Diagnose bis zur personalisierten Behandlung von Augenerkrankungen.

Insbesondere der Einsatz von Deep Learning und Convolutional Neural Networks (CNNs) ermöglicht KI-Algorithmen die präzise Analyse von medizinischen Bilddaten wie Fundusfotos und der optischen Kohärenztomographie (OCT). In diesem Vortrag sollen zunächst die Grundlagen von CNNs erklärt werden, um die Funktionsweise besser zu verstehen und die Möglichkeiten, aber auch Grenzen von CNNs besser zu beleuchten.

Durch die automatisierte Auswertung können Augenärzte Krankheiten wie Glaukom, diabetische Retinopathie und altersbedingte Makuladegeneration schneller und genauer diagnostizieren und Therapien besser individualisieren. Bereits heute stehen mehrere Möglichkeiten zur Verfügung, wie KI-Algorithmen in den Arbeitsalltag integriert werden können. Im Rahmen des Vortrags sollen die heute verfügbaren Lösungen und mögliche zukünftige Lösungen dargestellt werden.