Künstliche Intelligenz im Eye-Care-Sektor
Alan Turing war 1950 der erste, welcher Überlegungen zum Einsatz von Computern zur Nutzung einer künstlichen Intelligenz (KI) in seinem Buch „Computers and Intelligence“ beschrieb.1 Die Nachahmung menschlicher kognitiver Fähigkeiten ist die Zielsetzung der KI. In ihrer äußerst interessanten Publikation „History of artificial intelligence in medicine“ beschreiben Kaul et al. sowohl die Entwicklung der KI als auch die Einführung und Fortentwicklung derselben in der Medizin in den zurückliegenden Jahrzehnten.1
Die Menge wissenschaftlicher und klinischer Publikationen zum Thema Kl in der Ophthalmologie und Optometrie zeigt schon jetzt die enormen Möglichkeiten derselben im gesamten Eye-Care-Sektor. Dies gilt im Besonderen für den Bereich der ophthalmologischen Bildgebung und deren Auswertung.2 Neben den klassischen KI basierten Untersuchungen bei einem Optometristen oder Augenarzt, ist aber heute auch schon der Einsatz einer Smartphone- Bildgebung in Verbindung mit einer KI-Technologie gerade für die Diagnostik am vorderen Augenabschnitt möglich.3 Dennoch ist die Frage der Integration der KI im Be-reich der Medizin bis heute noch nicht ausreichend geklärt.4 Hierzu gehört auch das selektive, auf KI basierte Screening, für einzelne Augenerkrankungen durch Nichtfachleute. Schauen wir uns gerade in diesem Kontext den Wildwuchs an Anbietungsformen an, welche sich am „Markt“ fast täglich neu präsentieren, so zeigt dies einen enormen Regelungsbedarf.
Aber auch im Bereich Ausbildung und Computer unterstützter Untersuchung der Augen wird die KI heute schon genutzt. Wie ein virtueller Assistent in der primären Augenversorgung mit welcher Genauigkeit eingesetzt werden kann, beschreiben Stuermer et al. in einer neueren Publikation.5 Dieser auf KI basierte virtuelle Assistent wurde auf Basis tabellarischer klinischer Daten mit dem Ziel trainiert, sowohl in der klinischen täglichen Praxis als auch in Ausbildungsprogrammen für Optometristen eingesetzt zu werden. Die folgenden drei Modelle wurden mit Algorithmen des maschinellen Lernens trainiert:
- Modell 1 zur Vorhersage der wahrscheinlichsten Fallklassifizierung
- Modell 2 zur Vorhersage der Pathologie in verschiedenen Augensegmenten
- Modell 3 zur Vorhersage jeder Art von binokularer Sehstörung
Die Ergebnisse waren ausgezeichnet.
Die Möglichkeiten der KI im Gesamtkomplex Eye Care sind heute schon enorm und werden in naher Zukunft exponentiell zunehmen. Die Patientensicherheit im Kontext möglicher falsch positiver oder falsch negativer Befunde, aber auch der Schutz personenbezogener Daten ist eine der zentralen Herausforderungen für den Einsatz der KI im Gesundheitswesen. Hierauf adäquat zu reagieren, ist eine wichtige Aufgabe der Verbände beider Eye-Care-Berufe, aber auch der Regulierungsbehörden.
Quellen:
[1] Kaul, V., Enslin, S., Gross, S. A. (2020). History of artificial intelligence in medicine. Gastrointest. Endosc., 92, 807-812.
[2] Waisberg, E., Ong, J., Kamran, S. A., Masalkhi, M., Paladugu, P., Zaman, N., Lee, A. G., Tavakkoli, A. (2025). Generative artificial intelligence in ophthalmology. Surv. Ophthalmol., 70, 1-11.
[3] Oshika, T. (2024). Artificial Intelligence Applications in Ophthalmology. JMA J., 8, 66-75.
[4] Ong, J. C. .L, Chang, S. Y., William, W., Butte, A. J., Shah, N. H., Chew, L. S. T., Liu, N., Doshi-Velez, F., Lu, W., Savulescu, J., Ting, D. S. W. (2024). Ethical and regulatory challenges of large language models in medicine. Lancet Digit. Health, 6, e428-e432.
[5] Stuermer, L., Braga, S., Martin, R., Wolffsohn, J. S. (2025). Artificial intelligence virtual assistants inprimary eye care practice. Ophthalmic Physiol.Opt., 45, 437-449.