Forscher haben eine KI-Methode entwickelt, die präzise vorhersagt, welche Patienten mit Keratokonus eine sofortige Behandlung benötigen, um eine Verschlechterung des Sehvermögens zu stoppen. Die Ergebnisse wurden auf dem 43. Kongress der European Society of Cataract and Refractive Surgeons (ESCRS) in Kopenhagen präsentiert. Keratokonus, eine Erkrankung, die die Hornhaut verformt und bis zu 1 von 350 Menschen betrifft, tritt meist bei Teenagern und jungen Erwachsenen auf und kann unbehandelt zu schweren Sehbehinderungen oder Hornhauttransplantationen führen.
Die Studie, durchgeführt am Moorfields Eye Hospital und der University College London, analysierte 36.673 OCT-Scans (optische Kohärenztomographie) von 6.684 Patienten sowie zusätzliche klinische Daten. Der KI-Algorithmus konnte bereits nach dem ersten Besuch bei zwei Dritteln der Patienten eine niedrige Risikogruppe identifizieren, die weiterhin nur überwacht werden muss, und bei einem Drittel eine hohe Risikogruppe, die prompt mit Crosslinking behandelt werden sollte. Mit Daten aus einem zweiten Besuch stieg die Genauigkeit auf bis zu 90 Prozent.
Crosslinking, eine Behandlung mit UV-Licht und Riboflavin-Tropfen, stabilisiert die Hornhaut in über 95 Prozent der Fälle und verhindert so Transplantationen. Bisher mussten Patienten jahrelang überwacht werden, um Fortschreitungen zu erkennen. Die neue Methode ermöglicht eine frühere Intervention, reduziert unnötige Kontrollen und entlastet das Gesundheitssystem. Der Algorithmus wird nun weiter getestet und an andere OCT-Geräte angepasst. Zukünftige Versionen sollen auch andere Augenkrankheiten wie Infektionen oder erbliche Defekte vorhersagen.
Experten betonen, dass diese Technologie Sehverlust bei jungen, berufstätigen Patienten verhindern und die Behandlung effizienter gestalten könnte, indem sie unnötige Eingriffe vermeidet und Ressourcen für dringende Fälle freisetzt.
Credits
Shafi Balal ESCRS
