Künstliche Intelligenz (KI) zur Früherkennung von Netzhauterkrankungen

Künstliche Intelligenz (KI) hat sich zu einem transformativen Werkzeug auf dem Gebiet der Augenheilkunde entwickelt und revolutioniert die Diagnose und Behandlung von Krankheiten. Diese Arbeit gibt einen umfassenden Überblick über KI-Anwendungen bei verschiedenen Netzhauterkrankungen und zeigt ihr Potenzial, die Effizienz von Vorsorgeuntersuchungen zu erhöhen, Frühdiagnosen zu erleichtern und die Patientenergebnisse zu verbessern. Wir erklären die grundlegenden Konzepte der KI, einschließlich des maschinellen Lernens (ML) und des Deep Learning (DL), und deren Anwendung in der Augenheilkunde und heben die Bedeutung von KI-basierten Lösungen bei der Bewältigung der Komplexität und Variabilität von Netzhauterkrankungen hervor. Wir gehen auch auf spezifische Anwendungen der KI im Zusammenhang mit Netzhauterkrankungen wie diabetischer Retinopathie (DR), altersbedingter Makuladegeneration (AMD), makulärer Neovaskularisation, Frühgeborenen-Retinopathie (ROP), retinalem Venenverschluss (RVO), hypertensiver Retinopathie (HR), Retinopathia pigmentosa, Morbus Stargardt, Morbus Best (Best’sche vitelliforme Makuladystrophie) und Sichelzellenretinopathie ein. Wir konzen­trieren uns auf die aktuelle Landschaft der KI-Technologien, einschließlich verschiedener KI-Modelle, ihrer Leistungsmetriken und klinischen Implikationen. Darüber hinaus befassen wir uns mit den Herausforderungen und Schwierigkeiten bei der Integration von KI in die klinische Praxis, einschließlich des «Black-Box-Phänomens», der Verzerrungen bei der Darstellung von Daten und der Einschränkungen im Zusammenhang mit der ganzheitlichen Bewertung von Patienten. Abschließend wird die kollaborative Rolle der KI an der Seite des medizinischen Fachpersonals hervorgehoben, wobei ein synergetischer Ansatz für die Erbringung von Gesundheitsdienstleistungen befürwortet wird. Es wird betont, wie wichtig es ist, KI als Ergänzung und nicht als Ersatz für menschliche Expertise einzusetzen, um ihr Potenzial zu maximieren, die Gesundheitsversorgung zu revolutionieren, Ungleichheiten in der Gesundheitsversorgung zu verringern und die Patientenergebnisse in der sich entwickelnden medizinischen Landschaft zu verbessern.