Wie künstliche Intelligenz „Augen sind das Fenster zur Seele' interpretiert

​Mit maschinellem Lernen entwickelte Software kann das Risiko einer Herzerkrankung einer Person in weniger als einer Minute vorhersagen, indem sie die Venen und Arterien in ihren Augen analysiert.

Die neue Studie wurde im British Journal of Ophthalmology veröffentlicht. Sollten sich die Ergebnisse in zukünftigen klinischen Studien bestätigen, könnte dies den Weg für ein schnelles und kostengünstiges Herz-Kreislauf-Screening ebnen. Diese Untersuchungen können Menschen über ihr Risiko für Schlaganfall und Herzerkrankungen informieren, ohne dass Blutuntersuchungen oder gar eine Blutdruckmessung erforderlich sind.

Experten sagen, dass die Forschung vielversprechend ist, es sind jedoch weitere Untersuchungen erforderlich, bevor sie zu einem brauchbaren Diagnoseinstrument werden kann.

Alicja Rudnicka, die Hauptautorin der Studie, sagte in einem Interview mit dem Guardian: „Dieses Tool der künstlichen Intelligenz kann Menschen in 60 Sekunden oder weniger über ihr Risikoniveau informieren.“ Gleichzeitig stellte die Studie fest, dass dieses Tool die Vorhersage ermöglicht Die Ergebnisse sind genauso genau wie die Ergebnisse derzeit gebräuchlicher Testmethoden.

„Die Augen dienen als Fenster zum Rest des Körpers.“

Die Software analysiert das Netzwerk der Blutgefäße in der Netzhaut. Es misst die Gesamtfläche dieser Arterien und Venen sowie ihre Breite und „Gewundenheit“ (wie gekrümmt sie sind). Alle diese Faktoren werden von der Herzgesundheit einer Person beeinflusst, sodass die Software das Risiko einer Herzerkrankung einer Person einfach anhand nicht-invasiver Schnappschüsse ihrer Augen vorhersagen kann.

Die Forscher nannten ihre Software QUARTZ (ein ursprüngliches Akronym, abgeleitet von der Phrase „Quantitative Analysis of Retinal Vessel Topology and Size“).

Wir sagen oft: „Die Augen sind die Fenster zur Seele“, und immer mehr Erkenntnisse zeigen, dass die Augen als diagnostisches Fenster für andere Körperteile verwendet werden können. Ärzte wissen seit mehr als hundert Jahren, dass Anzeichen von Diabetes und Bluthochdruck über die Augen sichtbar sind. Das Problem besteht jedoch darin, dass die manuelle Beurteilung in der Vergangenheit auf der Erfahrung medizinischer Experten beruhte, was zu mehr Unsicherheit und Fehleinschätzungen führte. Diese Herausforderung kann nun durch maschinelles Lernen gemeistert werden.

Der Einsatz künstlicher Intelligenz zur Diagnose von Krankheiten durch Augenscans hat sich als einer der am schnellsten wachsenden Bereiche der maschinellen Lernmedizin erwiesen. Das erste von der FDA zugelassene, KI-gestützte Diagnosegerät wurde zum Screening auf Augenkrankheiten eingesetzt, und Untersuchungen deuten darauf hin, dass KI auf diese Weise eine Reihe von Erkrankungen erkennen könnte, von diabetischer Retinopathie bis hin zur Alzheimer-Krankheit. Diese Anwendungstools befinden sich in unterschiedlichen Entwicklungsstadien, es bleiben jedoch Fragen hinsichtlich ihrer diagnostischen Zuverlässigkeit und Generalisierbarkeit.

In dieser neuesten Studie eines Teams am St. George's College der University of London wurden beispielsweise nur Augenscans an weißen Patienten getestet. Das Team erhielt Testdaten von der britischen Biobank, die zufällig zu 94,6 % weiß ist (was die demografischen Merkmale des Vereinigten Königreichs widerspiegelt, einschließlich der Altersspanne der Patienten in der Biobank). Diese Tendenz muss in Zukunft ausgeglichen werden, um sicherzustellen, dass jedes Diagnosetool für alle ethnischen Gruppen gleichermaßen genau ist.

Die Forscher verglichen die Ergebnisse ihrer Software QUARTZ mit 10-Jahres-Risikovorhersagen, die vom standardmäßigen Framingham Risk Score Test (FRS) erstellt wurden. Sie fanden heraus, dass die beiden Methoden eine „vergleichbare Leistung“ hatten.

Experten sagen, dass die größte Herausforderung darin besteht, diese Art von Arbeit von der „Kodierung zur klinischen“ zu übertragen. Wer kann diese Art von Forschung beispielsweise in ein formelles Diagnoseinstrument umwandeln? Ist es der britische National Health Service (NHS) oder ein aus einer Universität ausgegliedertes Unternehmen? Was verlangen die Aufsichtsbehörden, bevor sie den Einsatz der Software genehmigen? Von der Forschung bis zur Produktpraxis (Kommerzialisierung) ist es noch ein langer Weg.

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