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Medizin

Künstliche Intelligenz schneller als Augenärzte bei Bildauswertung

Donnerstag, 25. April 2019

Die Endothelzellen im Auge pumpen kontinuierlich Wasser aus der Hornhaut und halten sie so durchsichtig. Um das Zählen der Zellen zu erleichtern, fügt ein Algorithmus nicht sichtbare Zellgrenzen ein. / Scientific Reports 2019, Universitaetsklinikum Freiburg

Freiburg – Ophthalmologen des Universitätsklinikums Freiburg haben eine Software entwickelt, die Zellaufnahmen der Hornhaut genauso präzise, jedoch weit schneller auswertet als ein Arzt. Die Studie zur Software wurde in Scientific Reports veröffentlicht (2019; doi: 10.1038/s41598-019-41034-2).

Sterben die Endothelzellen im Auge ab, trübt sich die Hornhaut. Um Hornhauterkrankungen rechtzeitig zu diagnostizieren, werten Augenärzte mikroskopische Aufnahmen der Endothelschicht aus und zählen dabei die Zellen von Hand, um die Dichte zu erfassen.

Auch bei Hornhauttransplantationen komme das zeitaufwendige manuelle Verfahren zum Einsatz, erklärte Daniel Böhringer vom Universitätsklinikum Freiburg im April bei der Frühjahrstagung der Deutschen Hochschulmedizin in Berlin. „Denn nur wenn das Transplantat mehr als 2.000 Zellen/mm2 hat, darf es transplantiert werden“, sagte der Leiter des Schwerpunkts Klinische Studien an der Klinik für Augenheilkunde.

Die Schwierigkeit beim manuellen Zählen: Die Grenzen zwischen den Zellen seien nicht durchgezogen, was in einem chaotischen Bild resultiere. Das Zählen könnten daher nur erfahrene Experten durchführen, ergänzte Böhringer.

Neuronale Netzwerke werten Mikroskopbilder präzise aus

Nun haben Wissenschaftler um Böhringer und Thomas Reinhard vom Universitätsklinikum Freiburg eine selbstlernende Software entwickelt, die diese Aufgabe übernimmt. Dafür werden in einem ersten Schritt die Zellgrenzen durchgezogen, sodass auch ein Laie diese zählen könnte.

Bei der Geburt lassen sich etwa 3.000 bis 5.000 Endothelzellen/mm2 zählen. Wenn infolge von Krankheiten oder einer Operationen mehr als 90 % der Endothelzellen abgestorben sind, sinkt das Sehvermögen und es kann zu starken Schmerzen kommen. Dies kann nur noch mit einer Hornhautübertragung behandelt werden.

Grundlage der Auswertungsmethode war die an der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg entwickelte Software U-Net. Sie basiert auf dem für künstliche Intelligenz (KI) klassischen Ansatz neuronaler Netze, die selbstlernende Fähigkeiten haben.

Im Rahmen der Studie wurden 385 Mikroskopbilder gesunder und kranker Augen ausgewertet. Obwohl die Bilder stark in der Qualität variierten, kamen die automatisierte Bildanalyse und die „von Hand“ gezählten Messwerte meist zum gleichen Ergebnis. Zusätzlich wurden nahezu alle nichtauswertbaren Bilder als solche markiert. Das Resultat fasst Böhringer wie folgt zusammen: „Wofür selbst ein geübter Mensch mehrere Minuten benötigt, schafft die selbstlernende Software in wenigen Sekunden.“

Die neue Methode erweitere die Forschungsmöglichkeiten in der Augenheilkunde enorm, sagte Thomas Reinhard, Ärztlicher Direktor der Klinik für Augenheilkunde am Universitätsklinikum Freiburg. „Damit können wir archivierte Bilder neu auswerten und in künftigen Studien deutlich mehr Bilder untersuchen.“

Zweite Generation von KI-Techniken noch in der Forschungsphase

Schon heute seien in der Augenheilkunde Geräte auf dem Markt verfügbar, die KI beinhalten, berichtete Böhringer in Berlin. „Die Aussagen dieser KI-Geräte sind unter Kollegen umstritten. Man verlässt sich nie auf die Aussagen dieser Geräte der ersten Generation“, sagte der Augenarzt aus Freiburg.

Mehr Vertrauen schenkt er der modernen, zweiten Generation von KI-Geräten für die Ophthalmologie, die sich derzeit noch im Forschungsstadium befinden. Als prominentestes Beispiel nannte Böhringer ein Diagnoseprogramm der britischen KI-Googletochter DeepMind zusammen mit Forschern des Moorfield Eye Hospital in London. Das KI-Gerät, das optische Kohärenztomografie (OCT) auswertet, erkennt etwa 50 ophthalmologische Krankheitsbilder.

Künstliche Intelligenz: Algorithmen für den Augenarzt

Künstliche Intelligenzsysteme diagnostizieren ebenso sicher wie ein Ophthalmologe. Ein Prototyp hat bereits die Zulassung der FDA und scannt die Retinae von Diabetikern. Droht der Ersatz ärztlicher Kompetenz oder bieten sich doch eher vielversprechende Chancen – auch für Forscher? Die Box gleicht einem Passbildautomaten. Der Diabeteskranke tritt ein, setzt sich vor die Kamera, hält die Lider (...)

Bis DeepMind und Moorfield ihre neue KI-Technik kommerziell verfügbar machen könnten, vergehen vermutlich noch etwa 2 Jahre, so die Schätzung der Entwickler, berichtete Böhringer. Auch die neue Software aus Freiburg wird zurzeit nur im Forschungskontext erprobt. Um sie in der Diagnostik bei Patienten einsetzen zu können, ist eine CE-Zertifizierung notwendig. „Dafür müssen wir im Prinzip den Algorithmus offenlegen, was ein großes Problem bei der derzeitigen Zulassung für KI darstellt“, sagte Böhringer. Die CE-Zertifizierung prüfen die Freiburger Forscher derzeit. © gie/aerzteblatt.de

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