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Medizin

Deep Learning: Computer erkennt diabetische Retinopathie

Mittwoch, 30. November 2016

dpa

Mountain View – Die Software der Firma Google kann nicht nur Informationen im Internet aufspüren und gezielte Suchanfragen beantworten. Nach einer maschinellen Lernphase waren die Rechner der Firma auch in der Lage, die für eine diabetische Retinopathie typischen Veränderungen zu erkennen, wie eine Studie im amerikanischen Ärzteblatt (JAMA 2016; doi: 10.1001/jama.2016.17216) zeigt.

Etwa ein Viertel aller Diabetiker entwickelt eine Retinopathie, für die es eine effektive Therapie gibt. Eine frühzeitige Behandlung kann das Fortschreiten des Sehverlustes verhindern oder wenigstens deutlich verlangsamen. Es gibt deshalb gute Argumente für ein Screening. Die Leitlinien fordern deshalb, dass Diabetiker einmal jährlich ihren Augenhintergrund untersuchen lassen. Die meisten Augenärzte dokumentieren ihre Befunde heute durch Fotos. Diese Bilder könnten in Zukunft mit Hilfe einer Software ausgewertet werden, die die Firma Google entwickelt und einem ersten Test unterzogen hat.

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In einer ersten Lernphase der Studie wurden der Software Bilder von Augenhinter­gründen vorgestellt, die zuvor von mehreren Augenärzten befundet worden waren. Die Software entwickelte selbstständig einen mathematischen Algorithmus, der die Diagnosen der Augenärzte vorhersehbar macht. Der maschinelle Lernprozess beginnt mit wenigen Bildern. Nach und nach wird die Software mit weiteren Bildern und Befunden gefüttert, mit denen die Software ihre diagnostischen Fähigkeiten allmählich verbessert. Google nutzt hierzu eine Software, die als „deep learning“ bezeichnet wird. 

In der Trainingsphase der Studie hat die Software insgesamt 128.175 Augenhinter­gründe ausgewertet, die zuvor von 54 Experten begutachtet worden waren. Die Experten waren sich keineswegs in allen Fällen in ihrem Urteil einig, ob eine Retinopathie vorlag oder nicht. Die „Interrater“-Reliabilität betrug 95,5 Prozent. Auch die einzelnen Augenärzte kamen nicht immer zu dem gleichen Ergebnis, wenn ihnen zweimal in einer größeren Serie ohne Hinweis dasselbe Bild vorgelegt wurde. Die „Itrarater“-Reliabilität betrug 94 Prozent.

Vor diesem Hintergrund haben sich die Google-Algorithmen in einer zweiten Testrunde an 9.963 Augenhintergründen gut geschlagen. Dieses Mal kannte die Software die Beurteilung der Augenärzte nicht. Sie erreichte jedoch, wie Lily Peng von Google in Mountain View/Kalifornien und Mitarbeiter berichten, eine Sensitivität von 87 bis 90 Prozent, eine Spezifität von 98 Prozent und einen ROC-Wert von 0,99. Die Software dürfte damit die Genauigkeit vieler Augenärzte übertroffen haben – auch wenn hierzu in der Studie keine Daten vorgelegt werden.

Neil Bressler vom Wilmer Eye Institute in Baltimore sieht durchaus sinnvolle Einsatzgebiete der Software. Der Experte verweist im Editorial darauf, dass derzeit nur ein Bruchteil der notwendigen augenärztlichen Untersuchungen durchgeführt werden. Würden alle Diabetiker Leitlinien-gerecht untersucht, müssten jährlich 32 Millionen Augenhintergründe befundet werden, was die derzeitigen Kapazitäten überfordern würde.

Bressler befürchtet aber, dass viele Augenärzte Probleme damit haben werden, wenn eine Software eine ihrer Kernkompetenzen, nämlich die Diagnose, übernimmt. Mehr Erfolg könnte Google in ärmeren Ländern haben, in denen die Kapazitäten noch begrenzter sind und vielleicht auch der Ausbildungsstand der Ärzte geringer. Es ist deshalb vielleicht kein Zufall, dass ein Teil der in der Studie untersuchten Bilder aus Indien stammten. © rme/aerzteblatt.de

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