Die Zukunft des Managements von diabetischer Retinopathie mit künstlicher Intelligenz und diagnostischer Bildgebung – Ramin Tadayoni, MD

Die Möglichkeiten der bildgebenden Verfahren in der Augenheilkunde werden ständig erweitert. Dadurch stehen den Augenärzten immer mehr Daten zur Verfügung, die für das längerfristige Management diabetischer Augenerkrankungen erforderlich sind. Die immer bessere Kontinuität der Daten hat nachweislich dazu beigetragen, Fehler bei der Befundung zu verringern und die Behandlung der Patienten zu verbessern. Das trifft auch auf komplizierte Fälle von diabetischer Retinopathie (DR) zu, bei denen Proliferationen oder Ödeme auftreten. Anders sieht es bei Patienten mit mäßiger und schwerer DR aus: Hier hat sich die Aussagekraft unserer Prognosen hinsichtlich der Progression fortgeschrittener Stadien der diabetischen Retinopathie nicht verbessert, sondern möglicherweise sogar verschlechtert. Denn diese Prognosen beruhen noch immer auf Längsschnittdaten aus dem letzten Jahrhundert – die Diabeteskontrolle war damals noch nicht so weit fortgeschritten wie heute.

Um bessere Prognosen treffen zu können, müssen sich Management und Behandlung von DR in Zukunft zunehmend auf klinische Längsschnittdaten stützen, die mithilfe verschiedener Bildgebungsverfahren und Plattformen für künstliche Intelligenz (KI) gewonnen werden können. Diese ermöglichen auch die Integration der wachsenden Datenmenge. Das Einbeziehen von KI und maschinellem Lernen in die Augenmedizin wird zusätzliche Daten liefern, die bei einer Klassifizierung/Risikobewertung des aktuellen DR-Grades herangezogen werden können. Es sind gerade die Datenpunkte, die üblicherweise nicht zur Beurteilung der DR herangezogen werden, die für die DR-Risikostratifizierung immer wichtiger werden (wie etwa die Entwicklung des Blutdrucks, HBA1c, eingenommene Medikamente).

Auch mittels optischer Kohärenztomographie aufgenommene Angiographien (OCT-A) können herangezogen werden, um die Integrität der retinalen Gefäßsysteme und deren Durchblutung zu beurteilen. Das wird sich auch auf die Klassifizierung und das Management der DR auswirken. Im Gegensatz zur Fundusfotografie können die Netzhautgefäße mit einer OCT-A besser beurteilt werden, und zwar in einem Netzhautareal, das heute mit der ETDRS-7-Feld-Fundusfotografie vergleichbar ist. Dennoch wird die OCT-A noch relativ selten zur Klassifizierung des DR-Schweregrads eingesetzt, da sie in der klinischen Praxis und Forschung noch nicht endgültig etabliert ist. Nichtsdestotrotz ist die OCT-A-Technologie ist eine Zukunftstechnologie, die die Art und Weise verändern wird, wie wir mit der diabetischen Retinopathie umgehen. Diese Technologie ist sehr vielversprechend.

In den letzten Jahrzehnten hat auch die Spectral-Domain-OCT die Diagnostik und das Management von diabetischen Makulaödemen (DME) revolutioniert. In der klinischen Praxis, in der Forschung und bei der Entwicklung neuer KI-Prognosemodelle spielt sie noch immer eine entscheidende Rolle.

In Frankreich wird derzeit eine klinische Studie namens EviRed durchgeführt, in der ein Modell zur DR-Risikoprognose trainiert und validiert werden soll. Für die Studie werden etwa 5.000 Diabetiker untersucht, die im Schnitt 24 Monate lang beobachtet werden. In diesem Zeitraum versucht unsere Forschungsgruppe, aus Ultraweitwinkelbildern, OCT und OCT-A sowie weiteren Biomarkern ausreichend Daten gewinnen zu können, um den Algorithmus zu verfeinern und validieren zu können. Das primäre Ziel der Studie ist die Progressionsprognose für eine schwere DR. Die Präzision des Modells bei der Beurteilung des DR-Grades und des Progressionsrisikos wird genau beobachtet werden. Die Ergebnisse werden auch mit Prognosen von Augenärzten verglichen, die mit der ETDRS-Skala oder ähnlichen Modellen arbeiten.

Fortschrittliche diagnostische Bildgebung und künstliche Intelligenz werden auch Maßnahmen wie Video-Sprechstunden fördern: Patienten mit geringerem Risiko können so aus der Ferne untersucht werden, während Patienten mit höherem Risiko weiterhin persönlich untersucht und behandelt werden können. Diabetiker ohne Vorerkrankung an Retinopathie oder mit einem stabilen Verlauf von leichter Retinopathie sind in der Regel ideale Kandidaten für Video-Sprechstunden. Beim Management von DR-Patienten sind neben OCT, OCT-A und Ultraweitwinkel-Bildgebung auch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen nicht mehr wegzudenken. Die Entwicklung von KI-Plattformen wie EviRed wird einen erheblichen Mehrwert für das Management der diabetischen Retinopathie bieten und die Behandlungsalgorithmen für Augenärzte verbessern.