KI-gestütztes Netzhaut-Screening zur Risikovorhersage Typ-2-Diabetes

Die Untersuchung der Retina, also der Netzhaut im Auge, ist ein etabliertes Verfahren zur Diagnostik von diabetischen Augenerkrankungen. Diese Verfahren werden kontinuierlich weiterentwickelt, um die Früherkennung von Krankheiten wie der diabetischen Retinopathie zu verbessern. Eine neue Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) ermöglicht nun eine genauere Vorhersage von kardiovaskulären Risiken (CVD) bei Menschen mit Typ-2-Diabetes. 

In der Diagnostik von Augenerkrankungen bei Diabetikerinnen und Diabetikern kommen bereits verschiedene Technologien zum Einsatz, darunter Fluoreszenzangiografie und optische Kohärenztomografie (OCT). Neuere Entwicklungen fokussieren sich auf KI-gestützte Screening-Tools, die es ermöglichen, Netzhautveränderungen schneller und präziser zu erkennen. Vielversprechend sind KI-Modelle, die helfen, das kardiovaskuläre Risiko von Patientinnen und Patienten mit Typ-2-Diabetes frühzeitig einzuschätzen. 

Eine veröffentlichte Studie in Cardiovascular Diabetology zeigt, wie KI beim Netzhaut-Screening zur Vorhersage von kardiovaskulären Ereignissen beiträgt. An der Studie nahmen 6127 Patientinnen und Patienten mit Typ-2-Diabetes ohne vorherige Herzinfarkte oder Schlaganfälle teil. Die Studie analysierte Netzhautbilder mithilfe eines Deep-Learning-Modells, um das 10-Jahres-Risiko für kardiovaskuläre Erkrankungen (CVD) zu berechnen. 

Es wurde eine hohe Korrelation zwischen dem durch KI vorhergesagten Risiko und traditionellen Risikoskalen wie dem Pooled Cohort Equations (PCE) Risikoscore festgestellt. Ein höheres durch die Netzhaut vorhergesagtes Risiko war signifikant mit einem erhöhten 10-Jahres-Risiko für schwerwiegende kardiovaskuläre Ereignisse (MACE) wie Herzinfarkt und Schlaganfall assoziiert. Mit einem Deep-Learning-KI-Modell kann MACE im Retina-Screening genau vorhergesagt werden. Das ermöglicht eine Risikobewertung für CV-Ereignisse bei Routine-Untersuchungen der Netzhaut. 

Die Ergebnisse dieser Studie bieten einen Ausblick auf die Integration von KI in die klinische Praxis. Besonders die schnelle und präzise Risikoeinschätzung könnte die Diagnostik beschleunigen und damit helfen, schneller geeignete Therapieentscheidungen zu treffen. Prof. Diethelm Tschöpe von der Stiftung DHG in Düsseldorf, betont: „Viele Instrumente, die in der klinischen Routine standardisiert eingesetzt werden, auch z. B. Framingham oder andere Scores, sind zeitraubend. Und Zeit ist das, was Ärzten fehlt, worunter nicht selten die Sorgfalt in der Diagnostik leidet.“ Hier kann KI als Unterstützung dienen, indem sie den Zeitaufwand reduziert und eine schnellere Diagnose ermöglicht. Privatdozent Hans-Joachim Hettlich von der Augenklinik am JWK Minden ergänzt, dass KI nicht die ärztliche Leistung ersetzt, sondern sie als diagnostisches Werkzeug unterstützt. 

MEDICA.de; Quelle: Stiftung DHG (Diabetes I Herz I Gefäße) in der Deutschen Diabetes Stiftung