Künstliche-Intelligenz-Systeme zur Erkennung der diabetischen Retinopathie - Beuse, Ansgar; Grohmann, Carsten; Schadwinkel, Hauke M.; Skevas, Christos; Spitzer, Martin S. (Klinische Monatsblätter für Augenheilkunde, 2025)
Früherkennung und rechtzeitige Behandlung können in über 90% der diabetischen Retinopathie einen schweren Sehverlust verhindern. Die deutsche Nationale Versorgungsleitlinie empfiehlt, dass Personen mit Diabetes jährliche bzw. 2-jährliche Augenuntersuchungen zur Erkennung einer behandlungsbedürftigen diabetischen Retinopathie erhalten. Um den Herausforderungen gerecht zu werden, wurden KI-Algorithmen entwickelt, um DR autonom aus Fundusfotografien ohne menschliche Beurteilung zu erkennen. In den letzten Jahren haben viele KI-Algorithmen eine gute Sensitivität und Spezifität für die Erkennung einer behandlungsbedürftigen DR im Vergleich zu menschlichen Beurteilern erzielt. Bislang kommt ein KI-basiertes DR-Screening auch in Ländern mit besser entwickelter digitaler Infrastruktur als Deutschland nur in geringem Umfang zum Einsatz, denn viele Fragen wie Akzeptanz, Kosteneffektivität, Haftungsrisiken, IT-Sicherheit und die Kostenerstattung sind noch unzureichend beantwortet. In dieser Übersicht über KI-Anwendungen zum DR-Screening werden wichtige Konzepte in der Entwicklung und aktuell zugelassene KI-Algorithmen vorgestellt, die im Vergleich mit menschlichen Bewertern validiert worden sind.Screening and timely treatment can avoid the majority of severe vision loss and blindness from diabetic retinopathy. Artificial intelligence (AI) algorithms that detect DR from retinal photographs without human assessment might reduce the challenges of systematic screening. The German National Care Guideline recommends that individuals with diabetes receive annual or biennial eye examinations to detect treatable DR. Efficient and comprehensive screening of the growing diabetic population requires more and more resources. Artificial intelligence (AI) algorithms that detect DR from retinal photographs without human assessment might help in coping with the immense screening burden. Many of these AI algorithms have achieved good sensitivity and specificity for detecting treatable DR, as compared to human graders; however, many important challenges remain, such as acceptance, cost-effectiveness, liability issues, IT security, and reimbursement. AI-supported DR screening has so far only been used to a limited extent, even in countries with a developed digital infrastructure. These questions must be addressed before AI-based DR screening can be implemented on a large scale into clinical practice. This overview presents key concepts in development and currently approved AI applications for DR screening.
Keywords: Informationstechnologie; Geschichte der Medizin; Retina; KI; diabetische Retinopathie