Makuladegeneration früher erkennen dank KI
Die altersbedingte Makuladegeneration (AMD) ist eine der häufigsten Ursachen für Erblindung weltweit. Bei der Erkrankung spielt die Früherkennung eine essenzielle Rolle, da eine frühe Diagnose präventive Massnahmen ermöglicht, die das Risiko einer Progression zur Spätform senken können. Eine prospektive Studie untersuchte nun, wie gut ein KI-gestütztes Screening bei Über-50-Jährigen ohne bisherige AMD-Diagnose abschnitt.
Um ihr Tool iPredict-AMD zu testen, rekrutierten die Forscher um Dr. Alauddin Bhuiyan von der Firma iHealthScreen Inc., New York, 845 Personen aus Hausarztpraxen und augenärztlichen Tageskliniken (1). Dieses hatten sie zuvor bereits anhand eines externen retrospektiven Datensatzes getestet und validiert.
Von allen Teilnehmern fertigten die Studienautoren zunächst Farbfundusaufnahmen ohne Pupillenerweiterung an. Zur Validierung beurteilten im Anschluss drei Ophthalmologen Aufnahmen nach Pupillenerweiterung und klassifizierten die Fälle als keine AMD, frühe, intermediäre oder späte AMD.
KI identifizierte über 90 % der überweisungsbedürftigen AMD-Fälle
Bei 113 der insgesamt 696 ausgewerteten Teilnehmer lag laut Referenzbefund eine mindestens intermediäre AMD (mteAMD) vor. Das KI-Tool erkannte davon 102 Fälle korrekt. Auf Patientenebene erreichte es somit eine Sensitivität von 90,3%. Bei 97 der 583 gesunden Personen stufte die KI die Befunde fälschlicherweise als verdächtig ein – die Spezifität lag bei 83,4%.
Den Autoren zufolge zeigt das System auf Basis dieser Ergebnisse ein hohes Potenzial für die Früherkennung behandlungsrelevanter AMD-Stadien unter realen klinischen Bedingungen.
Der Einsatz des KI-gestützten AMD-Screenings hätte den Vorteil, dass es auch in der hausärztlichen Praxis angewendet werden kann. Denn obwohl US-amerikanische Empfehlungen bei Personen über 55 mit weiteren AMD-Risikofaktoren regelmässige augenärztliche Kontrollen vorsehen, werden diese in der Praxis häufig nicht wahrgenommen.
Die Kosten eines derartigen Screenings wären moderat, da nicht mydriatische Funduskameras kostengünstig sind und sich problemlos vom Praxispersonal bedienen lassen. Auch das Hochladen der Aufnahmen zur KI-gestützten Befundung ist laut den Autoren unkompliziert.
- Bhuiyan A et al. A prospective study for validating an automated AI-based system for detecting age-related macular degeneration in clinical settings. Sci Rep. 2026 Jul 29;16(1):23541. doi: 10.1038/s41598-025-94866-6.