Künstliche Intelligenz im Praxistest
Künstliche Intelligenz im Praxistest
Etwa 35 % der Menschen mit Diabetes mellitus entwickeln eine diabetische Retinopathie (DR). Bei etwa einem Drittel von ihnen besteht dadurch ein erhöhtes Risiko, die Sehfähigkeit zu verlieren. Deshalb muss der Augenhintergrund regelmäßig untersucht werden. Künstliche Intelligenz (KI) kann dabei helfen. Allerdings schneiden entsprechende Algorithmen in der Praxis deutlich schlechter ab als unter kontrollierten Studienbedingungen.
Ein Forschungsteam um Dr. Broder Poschkamp von der Klinik und Poliklinik für Augenheilkunde der Universitätsmedizin Greifswald untersuchte, wie zwei kommerzielle KI-Programme im Alltagstest abschneiden: das Screeningtool IDx-DR (Digital Diagnostics Inc., Coralville, USA) und der Thirona-RetCAD-Algorithmus (Thirona Retina, Nijmegen, Niederlande, mittlerweile vertrieben durch iCare). Beide Programme werten Bilder des Augenhintergrunds aus, die zuvor mit einer Funduskamera aufgenommen wurden, und beurteilen das Ausmaß der DR-typischen Veränderungen (siehe Tabelle). Die Pupillen müssen dafür nicht medikamentös geweitet werden.
| Befunde der Screeningsoftware auf diabetische Retinopathie (DR) | |
|---|---|
IDx-DR | RetCAD |
kontinuierlicher DR-Score zwischen 0 und 5 | |
nicht analysierbar | 0 bis 1: keine DR |
keine DR | 1 bis 2: leichte DR |
leichte DR | 2 bis 3: mäßige DR |
mäßige DR | 3 bis 4: schwere DR |
schwere DR | 4 bis 5: proliferative DR |
Analyse mit IDx-DR- und RetCAD-Software
Viele Studien zum KI-basierten DR-Screening nutzten bislang qualitativ hochwertige Bilddatensätze, berichtet Dr. Poschkamp. Die klinische Praxis sieht allerdings meist anders aus: Nicht selten lassen sich gar keine Fundusbilder gewinnen, und viele sind von mangelhafter Qualität. Das Forschungsteam untersuchte, ob die beiden Algorithmen die Arbeit in Diabeteszentren trotzdem erleichtern. Grundlage waren die Daten von 1.716 Menschen mit Diabetes, die zwischen 2020 und 2023 am Herz- und Diabeteszentrum Karlsburg behandelt wurden und sich einem Retinopathie-Screening unterzogen. Zunächst wurden bei allen Patientinnen mit einer Retinakamera Aufnahmen des Augenhintergrunds gemacht – ohne medikamentöse Pupillenerweiterung. Diese Aufnahmen bildeten die Grundlage für die anschließende IDx-DR- und RetCAD-Analyse. Außerdem wurden alle Teilnehmenden augenärztlich untersucht: Eine augenärztliche Fundoskopie in Mydriasis diente als Referenzstandard. Sechs Ophthalmologinnen mit fünf bis 31 Jahren Berufserfahrung stuften dabei das DR-Stadium anhand der ETDRS-Klassifikation ein.
Bei 133 Teilnehmenden (7,8 %) reichte die Bildqualität nicht für eine Analyse, in 98 Fällen gelang die Bildgebung mittels Funduskamera gar nicht, bei weiteren 35 Personen fehlten für die IDx-DR-Analyse notwendige Aufnahmen (je zwei von Makula und Sehnerv). Die IDx-DR-Software verweigerte bei weiteren 438 Personen (25,5 %) aufgrund mangelhafter Qualität die Bildanalyse. Insgesamt qualifizierten sich daher nur 1.145 Personen (66,7 %) für die IDx-DR-Analyse. Der RetCAD-Algorithmus wertete dagegen 1.618 Bilddatensätze (94,3 %) aus. 134 Augen von 120 Personen (7 %) klassifizierte die Software zwar wegen Qualitätsmängeln als nicht analysierbar, vergab aber dennoch einen DR-Score.
Bei den analysierbaren Aufnahmen erkannte der IDx-DR-Score „mehr als leichte DR“ mit einer Sensitivität von 90,2 %, „schwere DR“ mit 93,6 %. Die Spezifität für die Unterscheidung zwischen „keiner“ und „leichter DR“ lag bei 83 %. Beim RetCAD-Algorithmus lagen die Sensitivitäten bei 70,4 beziehungsweise 62,9 %, die Spezifität bei 93,9 %.
Die Forschenden passten den RetCAD-DR-Score anschließend an ihre eigene Screening-Population an (Greifswald-Modifikation), da sich ein optimaler Schwellenwert laut der Studie von Population zu Population unterscheiden kann. Um die Sensitivität für mäßige und schwere DR zu maximieren, empfehlen sie einen Überweisungsschwellenwert von > 0,1 Punkten. Bei „mehr als leichter DR“ erreichte der modifizierte Algorithmus eine Sensitivität von 93,6 % bei den analysierbaren Aufnahmen und 79,9 % im Gesamtkollektiv.
Untersuchungsbedarf trotzdem reduziert
Die größte Herausforderung beim DR-Screening im Klinikalltag ist es, ohne pharmakologische Pupillenerweiterung qualitativ hochwertige Aufnahmen des Augenhintergrunds zu gewinnen, betonen die Forschenden. Dennoch können KI-basierte Analyseprogramme Augenärzt*innen beim DR-Screening entlasten. Im Studienkollektiv sank der ophthalmologische Untersuchungsbedarf durch die IDx-DR-Software um 47,6 %, durch die RetCAD-Software um 78,5 % und durch die RetCAD-Greifswald-Modifikation um 55,4 %.
Poschkamp B et al. Acta Ophthalmol 2026;104 (3): 323-332; doi: 10.1111/aos.17591
Dr. Judith Lorenz
Etwa 35 % der Menschen mit Diabetes mellitus entwickeln eine diabetische Retinopathie (DR). Bei etwa einem Drittel von ihnen besteht dadurch ein erhöhtes Risiko, die Sehfähigkeit zu verlieren. Deshalb muss der Augenhintergrund regelmäßig untersucht werden. Künstliche Intelligenz (KI) kann dabei helfen. Allerdings schneiden entsprechende Algorithmen in der Praxis deutlich schlechter ab als unter kontrollierten Studienbedingungen.
Ein Forschungsteam um Dr. Broder Poschkamp von der Klinik und Poliklinik für Augenheilkunde der Universitätsmedizin Greifswald untersuchte, wie zwei kommerzielle KI-Programme im Alltagstest abschneiden: das Screeningtool IDx-DR (Digital Diagnostics Inc., Coralville, USA) und der Thirona-RetCAD-Algorithmus (Thirona Retina, Nijmegen, Niederlande, mittlerweile vertrieben durch iCare). Beide Programme werten Bilder des Augenhintergrunds aus, die zuvor mit einer Funduskamera aufgenommen wurden, und beurteilen das Ausmaß der DR-typischen Veränderungen (siehe Tabelle). Die Pupillen müssen dafür nicht medikamentös geweitet werden.
| Befunde der Screeningsoftware auf diabetische Retinopathie (DR) | |
|---|---|
IDx-DR | RetCAD |
kontinuierlicher DR-Score zwischen 0 und 5 | |
nicht analysierbar | 0 bis 1: keine DR |
keine DR | 1 bis 2: leichte DR |
leichte DR | 2 bis 3: mäßige DR |
mäßige DR | 3 bis 4: schwere DR |
schwere DR | 4 bis 5: proliferative DR |
Analyse mit IDx-DR- und RetCAD-Software
Viele Studien zum KI-basierten DR-Screening nutzten bislang qualitativ hochwertige Bilddatensätze, berichtet Dr. Poschkamp. Die klinische Praxis sieht allerdings meist anders aus: Nicht selten lassen sich gar keine Fundusbilder gewinnen, und viele sind von mangelhafter Qualität. Das Forschungsteam untersuchte, ob die beiden Algorithmen die Arbeit in Diabeteszentren trotzdem erleichtern. Grundlage waren die Daten von 1.716 Menschen mit Diabetes, die zwischen 2020 und 2023 am Herz- und Diabeteszentrum Karlsburg behandelt wurden und sich einem Retinopathie-Screening unterzogen. Zunächst wurden bei allen Patientinnen mit einer Retinakamera Aufnahmen des Augenhintergrunds gemacht – ohne medikamentöse Pupillenerweiterung. Diese Aufnahmen bildeten die Grundlage für die anschließende IDx-DR- und RetCAD-Analyse. Außerdem wurden alle Teilnehmenden augenärztlich untersucht: Eine augenärztliche Fundoskopie in Mydriasis diente als Referenzstandard. Sechs Ophthalmologinnen mit fünf bis 31 Jahren Berufserfahrung stuften dabei das DR-Stadium anhand der ETDRS-Klassifikation ein.
Bei 133 Teilnehmenden (7,8 %) reichte die Bildqualität nicht für eine Analyse, in 98 Fällen gelang die Bildgebung mittels Funduskamera gar nicht, bei weiteren 35 Personen fehlten für die IDx-DR-Analyse notwendige Aufnahmen (je zwei von Makula und Sehnerv). Die IDx-DR-Software verweigerte bei weiteren 438 Personen (25,5 %) aufgrund mangelhafter Qualität die Bildanalyse. Insgesamt qualifizierten sich daher nur 1.145 Personen (66,7 %) für die IDx-DR-Analyse. Der RetCAD-Algorithmus wertete dagegen 1.618 Bilddatensätze (94,3 %) aus. 134 Augen von 120 Personen (7 %) klassifizierte die Software zwar wegen Qualitätsmängeln als nicht analysierbar, vergab aber dennoch einen DR-Score.
Bei den analysierbaren Aufnahmen erkannte der IDx-DR-Score „mehr als leichte DR“ mit einer Sensitivität von 90,2 %, „schwere DR“ mit 93,6 %. Die Spezifität für die Unterscheidung zwischen „keiner“ und „leichter DR“ lag bei 83 %. Beim RetCAD-Algorithmus lagen die Sensitivitäten bei 70,4 beziehungsweise 62,9 %, die Spezifität bei 93,9 %.
Die Forschenden passten den RetCAD-DR-Score anschließend an ihre eigene Screening-Population an (Greifswald-Modifikation), da sich ein optimaler Schwellenwert laut der Studie von Population zu Population unterscheiden kann. Um die Sensitivität für mäßige und schwere DR zu maximieren, empfehlen sie einen Überweisungsschwellenwert von > 0,1 Punkten. Bei „mehr als leichter DR“ erreichte der modifizierte Algorithmus eine Sensitivität von 93,6 % bei den analysierbaren Aufnahmen und 79,9 % im Gesamtkollektiv.
Untersuchungsbedarf trotzdem reduziert
Die größte Herausforderung beim DR-Screening im Klinikalltag ist es, ohne pharmakologische Pupillenerweiterung qualitativ hochwertige Aufnahmen des Augenhintergrunds zu gewinnen, betonen die Forschenden. Dennoch können KI-basierte Analyseprogramme Augenärzt*innen beim DR-Screening entlasten. Im Studienkollektiv sank der ophthalmologische Untersuchungsbedarf durch die IDx-DR-Software um 47,6 %, durch die RetCAD-Software um 78,5 % und durch die RetCAD-Greifswald-Modifikation um 55,4 %.
Poschkamp B et al. Acta Ophthalmol 2026;104 (3): 323-332; doi: 10.1111/aos.17591
Dr. Judith Lorenz
Bei Google bevorzugen
Sie möchten bei der Suche nach aktuellen Entwicklungen häufiger unsere Beiträge sehen? Dann fügen Sie uns jetzt zu Ihren bevorzugten Quellen hinzu.
Als bevorzugte Quelle auswählen