Wenn Algorithmen den Blick schärfen

Künstliche Intelligenz hält zunehmend Einzug in die Augenheilkunde – und verändert, wie Netzhauterkrankungen diagnostiziert, überwacht und behandelt werden. Wie eng Forschung, Hightech-Diagnostik und klinische Praxis dabei bereits ineinandergreifen, zeigt ein Blick an die Universitätsklinik für Augenheilkunde und Optometrie der MedUni Wien im Universitätsklinikum AKH, einer der größten Augenkliniken Europas. „Bereits im Jahr 2019 haben wir in unserer Klinik ein innovatives automatisiertes Netzhaut-Screening für Diabetes eingeführt. Dieses System erkennt pathologische Veränderungen frühzeitig und standardisiert anhand von Fundusbildern“, erklärt Univ.-Prof. Dr. Stefan Sacu, interimistischer Leiter der Universitätsklinik für Augenheilkunde und Optometrie. „Die gewonnenen Erkenntnisse aus dieser Technologie werden kontinuierlich weiterentwickelt und optimiert, um unseren Patient*innen die bestmögliche Versorgung zu bieten.“

Warum gerade das Auge für den Einsatz von KI besonders geeignet ist, erklärt Sacu so: „Das Auge ist ein Sinnesorgan, das nicht nur Sehen ermöglicht, sondern auch Einblicke in den Gesundheitszustand gibt. In der Netzhaut spiegeln sich Alterungsprozesse und krankheitsbedingte Veränderungen wider, die Rückschlüsse auf Diabetes, Multiple Sklerose sowie Kreislauferkrankungen wie Bluthochdruck oder Herzschwäche zulassen. KI kann bei solchen chronischen Erkrankungen wertvolle zusätzliche Informationen liefern.“ In der Kombination aus hochauflösender Bildgebung und KI-Algorithmen sieht Sacu den Schlüssel zu einer deutlich präziseren Versorgung: „Durch die Analyse großer Datensätze verstehen wir Therapieeffekte und Krankheitsverläufe wesentlich genauer.“

Augenerkrankungen haben in den vergangenen Jahren deutlich zugenommen – mit spürbaren Folgen für die Versorgung. „Ein zentraler Treiber ist der demografische Wandel: Da viele Erkrankungen mit zunehmendem Lebensalter häufiger auftreten, steigt auch die Zahl der Betroffenen“, erläutert Sacu. Makuladegeneration, diabetische Retinopathie und Glaukom zählen zu den häufigsten Ursachen für Sehverschlechterung. „Gleichzeitig spielen Lebensstil und Umweltfaktoren eine immer größere Rolle.“ Die Zunahme von Diabetes begünstigt Erkrankungen wie die diabetische Retinopathie. Intensive Bildschirmarbeit führt vermehrt zu trockenen Augen und Reizungen, während zu wenig Zeit im Freien – insbesondere bei Kindern – die Entwicklung von Kurzsichtigkeit fördert. „Hinzu kommt: Durch verbesserte diagnostische Möglichkeiten werden Augenerkrankungen heute früher und häufiger erkannt als noch vor wenigen Jahren“, fährt Sacu fort. Das bedeutet mehr Patient*innen, komplexere Verläufe und steigenden Druck auf die Ressourcen der Versorgung. „KI wird damit nicht nur zur Innovation, sondern zur Notwendigkeit“, betont er.

Besonderes Potenzial sieht Sacu dort, wo KI ihre Stärken ausspielen kann – bei Erkrankungen, die sich eindeutig in Bilddaten darstellen lassen. „Vor allem die altersbedingte Makuladegeneration und die diabetische Retinopathie sind zentrale Anwendungsfelder für KI-gestützte Diagnostik und Verlaufskontrolle“, sagt er. Die große Zahl an Patient*innen schafft dabei eine solide Datenbasis, um nicht nur präzise Diagnosealgorithmen zu entwickeln, sondern auch Prognosen zu verbessern und neue Biomarker zu identifizieren. Auch in der chirurgischen Augenheilkunde eröffnen sich neue Möglichkeiten. „KI kann helfen, OP-Indikationen fundierter zu stellen und Behandlungsergebnisse besser vorherzusagen. Präzisere Planung und objektivere Erfolgskontrolle könnten die Qualität operativer Eingriffe nachhaltig steigern“, so der Experte. Eine Schlüsselrolle spielt dabei die Weitwinkel-Optische Kohärenztomografie, die hochauflösende Schnittbilder der Retina liefert und auch periphere Bereiche erfasst. „Die Kombination aus Detailtiefe und großflächiger Darstellung schafft ideale Voraussetzungen für den KI-Einsatz, da selbst kleinste Veränderungen sichtbar werden“, erläutert Sacu.

Damit endet das Potenzial jedoch nicht in der augenärztlichen Diagnostik. Die Retina gewinnt darüber hinaus an Bedeutung: „Sie erlaubt Rückschlüsse auf systemische Erkrankungen des gesamten Körpers – ein Potenzial, das durch KI zunehmend erschlossen wird“, fährt der Universitätsprofessor fort. „Der Trend geht dabei klar in Richtung multimodaler und longitudinaler Datenintegration, also der Verknüpfung verschiedener Datenquellen über lange Zeiträume hinweg.“ Ziel ist es, Krankheitsverläufe besser zu verstehen und Diagnostik sowie Therapie noch gezielter und präziser zu gestalten.

Gerade in der Augenheilkunde, wo die Zahl ambulanter Fälle und die Versorgungsanforderungen steigen, kann KI somit gezielt entlasten, ohne ärztliche Expertise zu ersetzen. Der Fokus verschiebt sich dabei hin zu komplexen Entscheidungen und zur Interpretation von Daten, die von KI aufbereitet werden. „Trotz dieser Möglichkeiten sollte KI nicht als Entscheidungsträger verstanden werden, sondern klar als Assistenzsystem“, betont Sacu. „Sie kann Risikoprofile, Prognosen und Therapieoptionen aufbereiten, trifft jedoch keine eigenständigen Entscheidungen. Die letztliche Verantwortung bleibt bei den behandelnden Ärzt*innen.“ Entscheidend sei, dass die Systeme transparent und nachvollziehbar sind – sowohl in der Datenverarbeitung als auch in ihren Schlussfolgerungen.

Die größten Herausforderungen liegen jedoch weniger in der Technologie selbst als in den Rahmenbedingungen: Datenqualität, Standardisierung, Interoperabilität, Datenschutz und Regulierung sind entscheidend. „Nur wenn diese Themen systematisch adressiert werden, kann KI ihr volles Potenzial entfalten und einen nachhaltigen Mehrwert für die Patient*innenversorgung schaffen“, fügt er hinzu.

Mit Blick auf die kommenden Jahre sieht Sacu in der KI einen wichtigen Hebel, um die Qualität von Therapien und chirurgischen Eingriffen objektiver zu bewerten. „Wir analysieren Behandlungsschemata, Krankheitsverläufe und Outcomes großer Patient*innenkohorten, um die Versorgung besser zu verstehen“, erklärt er. Gleichzeitig gewinne die Telemedizin an Bedeutung: „Patient*innen können wohnortnah untersucht werden, während KI-basierte Systeme die Daten auswerten und die Klinik entscheidet, wer tatsächlich weiterbehandelt werden muss. Das spart Zeit, entlastet das System und erleichtert den Alltag der Betroffenen – vorausgesetzt, Datenschutz, Regulierung und eine klare Steuerung bleiben gewährleistet“, erläutert er. Für ihn ist klar: KI wird die Medizin nicht ersetzen, aber sie wird sie nachhaltig verändern – als Werkzeug, das bessere und standardisierte Entscheidungen ermöglicht und die Versorgung insgesamt präziser macht.

Titelbild: Univ.-Prof. Dr. Stefan Sacu © Medizinische Universität Wien