Glaukom: Einsatz von Deep Learning zur Vorhersage der Sehkraft

Ein Forschungsteam, darunter das Crabb Lab der City University of London, hat Tausende von Bildern des Augenhintergrunds von 24 000 Glaukompatienten mit Hilfe von „Deep Learning“ (DL), einer Art künstlicher Intelligenz (KI), ausgewertet, um festzustellen, wie stark ihre Sehkraft durch die Krankheit beeinträchtigt wurde.

Deep Learning ist eine Form des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz, die die Art und Weise nachahmt, wie Menschen bestimmte Arten von Wissen erlangen. Die Deep-Learning-Methode ermöglicht es, das Gesichtsfeld des Patienten durch die Betrachtung der Bilder vorherzusagen, ohne dass die darin enthaltenen Merkmale von Experten oder Ärzten gekennzeichnet wurden.

Die Studie ergab, dass jedes Deep-Learning-Modell Muster in den jeweiligen Volumina der einzelnen Bildgebungsarten ausnutzen konnte und einen nützlichen Vorhersagewert für das Gesichtsfeld eines bestimmten Patienten allein anhand des Bildes seines Auges hatte. Die Studie ergab jedoch auch, dass die Durchführung eines Deep-Learning-Prozesses über beide Bildgebungsarten, OCT und IR, eine noch höhere Genauigkeit bei der Vorhersage der Gesichtsfelder von Patienten bietet.

Zwar sind die Vorhersagen durch Deep Learning in diesem Stadium noch nicht klinisch aussagekräftig, aber so vielversprechend, dass die Autoren der Studie untersuchen wollen, ob dies in der nächsten Phase ihrer Forschung möglich ist. Sollte dies der Fall sein, könnte eine solche Technik für Patienten in Kliniken eingesetzt werden, bei denen Entscheidungen über eine Intensivierung der Behandlung getroffen werden müssen, weil sich ihr Glaukom möglicherweise verschlimmert.

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