Wissenschaftler der Universität Bern haben gemeinsam mit dem Startup RetinAI, das auf KI-basierte Technologien für die Augenheilkunde spezialisiert ist, im Rahmen einer retrospektiven Studie an insgesamt 625 Patienten überprüft, inwieweit ein auf Künstlicher Intelligenz (KI) basiertes System die Augenärzte dabei unterstützen kann, die ideale Behandlungsfrequenz mit VEGF-Hemmern einzuschätzen. Das Ziel ist, die aufgrund der Überalterung der Gesellschaft stetig wachsenden Nachfrage nach regelmäßigen Kontrolluntersuchungen besser koordinieren zu können.
Die teilnehmenden Patienten litten entweder unter einer altersbedingten Makuladegeneration (AMD), einem retinalen Venenverschluss (RVO) oder an einer diabetischen Retinopathie (DR) und mussten daher regelmäßig mit Injektionen eines VEGF-Hemmers behandelt werden. Die Überwachung des Krankheitsverlaufes wurde mittels optischer Kohärenztomografie (OCT) durchgeführt. Hierfür wurden zwei KI-Modelle, die auf maschinellen Lernverfahren beruhen, trainiert – eines für AMD und eines für RVO und DR. Diese untersuchten und verglichen die morphologischen Merkmale der Patienten, die automatisch aus den OCT-Volumina zu Beginn und nach zwei aufeinanderfolgenden Besuchen extrahiert wurden, sowie die demografischen Informationen der Patienten. Im Ergebnis konnte anhand der ersten drei Besuche sowohl für die AMD- als auch für die RVO & DR-Gruppe mit ähnlich hoher Genauigkeit vorhergesagt werden, ob Patienten seltener oder häufiger behandelt werden müssen. Zudem zeigte die Studie, dass es möglich ist, beim ersten Besuch – und sogar vor der ersten Injektion – eine relativ gute Vorhersage darüber zu treffen, ob ein Patient seltener Injektionen benötigen wird.
Von einer idealen Behandlungsfrequenz profitieren sowohl Patienten als auch Ärzte und Kliniken: So findet eine ideale Behandlung der Patienten bei der geringstmöglichen Anzahl an Injektionen ins Auge statt. Die Kliniken können besser mit der ständig wachsenden Patientenzahl kalkulieren und ihre Infrastrukturen bestmöglich auslasten. Eine Überversorgung wird so vermieden und die Gesamtausgaben werden verringert.