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Wide Field, Deep Learning: Eine Revolution in der Netzhautdiagnostik

Ursprünglich veröffentlicht in The Ophthalmologist am 18. Mai 2023, beleuchtet dieser Artikel von Prof. Eric Souied (CHIC Hospital, Frankreich) das transformative Potenzial der Kombination aus künstlicher Intelligenz (KI) und Ultra-Weitwinkel-Bildgebung (UWF) zur Diagnose von Netzhautgefäßerkrankungen. Der Artikel unterstreicht die Bedeutung der Nutzung von UWF-Bildgebung und KI, um globale Unterschiede im Gesundheitswesen zu verringern, insbesondere in Regionen mit eingeschränktem Zugang zu Netzhautspezialisten. Diese Kombination verbessert die diagnostische Genauigkeit, ermöglicht frühzeitige Interventionen und unterstützt Telemedizin-Initiativen.

Wichtige Erkenntnisse der Studie 

Die Forschung von Prof. Souied hebt folgende Punkte hervor: 

  1. Verbesserte Bildgebung mit UWF-Technologie: Die UWF-Bildgebung bietet einen 200°-Panoramablick auf die Netzhaut und erfasst deutlich mehr Details als traditionelle Fundusaufnahmen, die auf 30–50° begrenzt sind. Diese erweiterte Sicht ist entscheidend, um periphere Netzhautläsionen zu erkennen, die mit herkömmlichen Methoden oft übersehen werden.

  2. KI-Integration für bessere Diagnosen: Mithilfe des TensorFlow-Frameworks erreichte eine Studie am Centre Hospitalier Intercommunal de Créteil (CHIC) eine Genauigkeit von 88 % bei der Klassifikation von Netzhauterkrankungen. Erkrankungen wie die Sichelzell-Retinopathie (SCR) und Netzhautvenenverschlüsse (RVO) wurden besonders gut erkannt, was die Stärke der KI bei der Bewältigung komplexer Diagnosen zeigt.

  3. Fokus auf diabetische Retinopathie (DR): Angesichts der weltweit steigenden Prävalenz von Diabetes verbessert die UWF-Bildgebung die Fähigkeit, frühe Anzeichen von DR zu erkennen, insbesondere in der Netzhautperipherie. Dies ist entscheidend, da periphere Retinopathien ein signifikant erhöhtes Risiko für eine Progression zu schwereren Stadien anzeigen. 

Für weitere detaillierte Einblicke und Daten lesen Sie den vollständigen Artikel in The Ophthalmologist: Wide Field, Deep Learning.