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Klin Monbl Augenheilkd
Klin Monbl Augenheilkd
10.1055/s-00000031
Klinische Monatsblatter Fur Augenheilkunde
0023-2165
1439-3999
Georg Thieme Verlag KG Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany

10.1055/a-2378-6138
KliMo-2024-04-3044-REV
Übersicht
Role of Artificial Intelligence in Retinal Diseases
Mai Julia
Schmidt-Erfurth Ursula
Universitätsklinik für Augenheilkunde und Optometrie, Medizinische Universität Wien, Österreich
Korrespondenzadresse Prof. Ursula Schmidt-Erfurth Universitätsklinik für Augenheilkunde und OptometrieMedizinische Universität WienWähringer Gürtel 18 – 201090 WienÖsterreich+ 43 (0) 1 40 40 07 94 10+ 43 (0) 1 40 40 07 93 20ursula.schmidt-erfurth@meduniwien.ac.at
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The Author(s). This is an open access article published by Thieme under the terms of the Creative Commons Attribution-NonDerivative-NonCommercial License, permitting copying and reproduction so long as the original work is given appropriate credit. Contents may not be used for commecial purposes, or adapted, remixed, transformed or built upon. ( https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ )
2024
The Author(s).
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives License, which permits unrestricted reproduction and distribution, for non-commercial purposes only; and use and reproduction, but not distribution, of adapted material for non-commercial purposes only, provided the original work is properly cited.
Artificial intelligence (AI) has already found its way into ophthalmology, with the first approved algorithms that can be used in clinical routine. Retinal diseases in particular are proving to be an important area of application for AI, as they are the main cause of blindness and the number of patients suffering from retinal diseases is constantly increasing. At the same time, regular imaging using high-resolution modalities in a standardised and reproducible manner generates immense amounts of data that can hardly be processed by human experts. In addition, ophthalmology is constantly experiencing new developments and breakthroughs that require a re-evaluation of patient management in routine clinical practice. AI is able to analyse these volumes of data efficiently and objectively and also provide new insights into disease progression and therapeutic mechanisms by identifying relevant biomarkers. AI can make a significant contribution to screening, classification and prognosis of various retinal diseases and can ultimately be a clinical decision support system, that significantly reduces the burden on both everyday clinical practice and the healthcare system, by making more efficient use of costly and time-consuming resources.

Keywords

retina
optical coherence tomography
artificial intelligence
retinal imaging
==== Body
pmcIntroduction

The number of patients exhibiting retinal diseases is steadily increasing. Retinal diseases are also the most common cause of visual impairment and loss of vision amongst older people in industrialised nations 1 . This has led to rapid development in AI (artificial intelligence) algorithms towards automatically analysing the immense amounts of data collected every day in clinical routine. Patients with age-related macular degeneration (AMD) and diabetic retinopathy (DR) in particular require regular monitoring to detect complications requiring treatment at an early stage for conditions that may otherwise lead to potentially irreversible vision loss such as neovascular AMD (nAMD) and diabetic macular oedema (DME) 2 . Apart from that, new treatment options and imaging techniques are constantly leading to new developments and breakthroughs in ophthalmology. The introduction of intravitreal anti-vascular endothelial growth factor (VEGF) injections for treating nAMD and DME have contributed to a substantial decrease in legal blindness 3 ,  4 . The number of patients receiving regular intravitreal injections and follow-up visits is set to increase with the approval of new treatments in the USA for geographic atrophy (GA), the dry late form of AMD 5 ,  6 . High-resolution imaging methods such as optical coherence tomography (OCT) provide new and detailed insights into disease processes as well as mechanisms of action in new forms of treatment 7 . Ophthalmologists cannot detect most of these subclinical biomarkers in patients without additional image analysis. AI-based algorithms are able to evaluate large amounts of data accurately, objectively, and extremely rapidly, thus significantly reducing workloads and allowing more efficient and individual disease management for ophthalmologists treating patients in clinical routine as well as in the healthcare system in general.

Artificial Intelligence and Deep Learning

AI is a branch of computer science aimed at training human-like cognitive abilities in machines or computer systems 8 . AI-based models have mainly become based on machine learning, a subfield of AI. Machine learning (ML) is a process where algorithms learn principles and structures independently from given data rather than from preset definitions by human specialists. However, the ML principle relies on feature engineering, that is, predefined “features” or biomarkers such as central retinal thickness in an OCT volume. The computer can then find solutions and self-improve without being specifically programmed to do so. The “learned” solution approaches can then be applied to new unknown contexts for more efficient data analysis 8 . Machine learning has since developed into artificial neural networks (ANNs), which mimic neural networks in the human brain and therefore also human learning behaviour. ANNs consist of interconnected artificial neurons arranged in several layers. The information fed into the network is processed, sorted, and refined for final analysis across several layers. ANNs are especially well-suited in classification or diagnostic systems such as in screening for diabetic retinopathy based on biomarkers in colour fundus photography. ANNs have developed into deep neural networks (DNNs) finally forming a new subfield – deep learning (DL) 9 . These DNNs consist of several intermediate layers and fewer artificial neurons, thus increasing their efficiency. A relevant benefit from DNNs is the continuous increase in performance with the size of the training dataset. Hardware development in computer processing power has also led to more rapid data processing by DNNs, which has since exceeded classical ML. DNN models are able to extract “features” from the data autonomously without human specialists giving them predefined definitions ( Fig. 1 ). DNNs with specific convolutional neural network (CNN) architectures have emerged as the most capable of image analysis and mimic the structure of the human visual cortex. Specifically, CNNs are able to recognise visual patterns and identify objects in images. DL-based algorithms need large annotated datasets for training; this improves precision, but interpretability is more challenging in these models. It is possible to train ML-based models with smaller annotated datasets, which leads to greater transparency and interpretability 8 .

Fig. 1  Diagram showing classical machine learning and deep learning using diabetic retinopathy screening as an example. Machine learning algorithms need features – predefined biomarkers – specified by human specialists, whereas deep learning identifies and classifies these features autonomously.

Ophthalmology is especially suited for developing and applying novel AI-based models due to the increasing number of non-invasive high-resolution imaging techniques, especially on the retina. AI as used in retinal health can be divided into the following categories: Screening, disease stage classification, segmentation and quantification of lesions, disease progression prediction, and clinical decision support systems (CDSSs).

Diabetic Retinopathy

Almost 500 million people across the world suffer from diabetes, a number expected to rise to 600 million by 2040. One-third of those affected exhibit diabetic retinopathy, around 10% of which are at risk of serious loss of vision. Diabetic retinopathy is asymptomatic in its early stages, but still requires regular monitoring to detect later stages or complications that may lead to vision loss 10 . Vision loss is often too late to restore once sustained due to conditions such as tractional changes in the retina. The increasing number of patients requiring regular check-ups places a heavy burden on the healthcare system in time and expense, resulting in limited therapeutic impact in most cases. AI-supported models may relieve the burden on ophthalmologists and the entire healthcare system while also providing efficient support for screening and monitoring in clinical routine, especially in identifying patients in need of treatment.

Diabetic retinopathy: Screening

Developed in 2016, the IDx-DR system for screening diabetic retinopathy from colour fundus photographs (CFP) was one of the first medical AI applications ( Fig. 2 ). The principle is based on DL and showed a sensitivity and specificity of 87% and 91%, respectively, in the validation study. The US Food and Drug Administration (FDA) approved the system as the first screening method for the presence of diabetic retinopathy based on these results 11 . The system does not differentiate absence of diabetic retinopathy from presence of diabetic retinopathy in its mild form as this stage does not require immediate treatment. Consultation with an ophthalmologist will be recommended if the device generates a positive result, that is, moderate or severe diabetic retinopathy. EyeArt is another FDA-approved system already in clinical use for screening diabetic retinopathy 12 ; this system has shown similar sensitivity and specificity as the IDx-DR system. In contrast, ophthalmologists show a sensitivity and specificity of 73% and 91%, respectively, in diagnosing diabetic retinopathy 13 . AI-based models for screening diabetic retinopathy have already come into clinical use with results on par with, or even surpassing, clinical specialists.

Fig. 2  Diagram showing diabetic retinopathy screening using the IDx-DR system.

Diabetic retinopathy: Staging

The International Clinical Diabetic Retinopathy Disease Severity Scale classifies diabetic retinopathy into non-proliferative diabetic retinopathy (NPDR) and proliferative diabetic retinopathy (PDR) with NPDR further classified into mild, moderate, and severe 14 . Potential complications include diabetic macular oedema (DME), vitreomacular traction, epiretinal membrane formation, and retinal detachment. AI-based algorithms can also assist in distinguishing and classifying different stages in these cases. Two exemplary studies have investigated algorithms for automatic diabetic retinopathy staging using large datasets. One study using two datasets with 8,788 and 1,745 CFP images reported a sensitivity of 90% and 87% with a specificity of 98% in detecting moderate diabetic retinopathy or worse, a sensitivity of 84% and 88% with a specificity of 98% and 99% for severe diabetic retinopathy or worse, and a sensitivity of 91% and 90% with a specificity of 98% and 99% for DME alone 15 . Another study using almost half a million CFP images achieved a sensitivity/specificity of 91%/92% and 100%/91% in detecting clinically relevant diabetic retinopathy and vision-threatening diabetic retinopathy 16 .

Diabetic retinopathy: Prediction

We have investigated for OCT criteria affecting treatment outcomes in DME based on information from 629 eyes from the Protocol-T study and AI-based analysis and found a prominent correlation between intraretinal cysts and outcomes. In particular, resorption of intraretinal cysts after the first injection gave the greatest predictive value. However, it was not possible to give a reliable prediction for central visual acuity 17 .

Age-related Macular Degeneration

AMD is a chronic progressive disease that leads to progressive loss of retinal tissue and sensory cells, and therefore also to loss of vision. Around 196 million people are affected across the world with prevalence expected to increase to 288 million by 2040 due to increasing population age 18 . The risk of developing AMD increases exponentially with age. AMD is the most common cause of age-related blindness in the industrialised world. One in four people over sixty develop AMD 19 . AMD is distinguished into early, intermediate, and late forms depending on the size of the extracellular deposits or drusen. Late AMD is distinguished into two forms, neovascular AMD (nAMD) with macular neovascularisation (MNV) and geographic atrophy (GA) 20 . Injections using anti-VEGF drugs are used to treat nAMD, but no GA treatment has yet been approved in Europe. In contrast, the FDA has already issued full approval for the first two drugs as intravitreal complement inhibitors for GA treatment 5 ,  6 .

Age-related macular degeneration: Screening

AMD is usually asymptomatic in its early stages, but late forms of AMD lead to rapid and sometimes irreversible vision loss if left untreated. AI-based methods based on CFP for automatic AMD detection have shown a sensitivity/specificity of 93%/89% as examined on 72,610 images, and an accuracy of 90% from 130,000 images compared to human specialists 21 . However, the role of CFP in screening for AMD is still confined to its early stages, unlike diabetic retinopathy. Late stages exhibit subclinical parameters that cannot be assessed reliably using CFP. In particular, a reliable assessment of exudation in nAMD or thinning in the outer retinal layers as early atrophic changes is not possible using CFP. OCT imaging plays an important role here, as it can faithfully display subclinical changes at high resolution. A study based on a large dataset comprising 3,265 OCT volumes used in screening for AMD achieved a sensitivity and specificity of 93% compared to ophthalmologists 22 . Early forms of GA are especially suitable for screening as they initially occur outside the fovea, with many patients only showing symptoms once the fovea or its immediate surroundings have been reached. Major multicentre projects are currently investigating the possibility of AI-based screening at population level, while also involving other professional groups such as pharmacists and orthoptists.

Age-related macular degeneration: Staging

Different stages of AMD have different implications in clinical routine and treatment. In such cases, AI-based algorithms can also help in the clinical setting and in rapid analysis of large databases for research. Results from OCT volumes from 367 individuals showed a sensitivity and specificity of 98% and 91% for classification into no AMD, early AMD, intermediate AMD, GA and nAMD compared to examination by ophthalmologists 22 . A DL-based algorithm has been developed and validated for automatic AMD classification into four stages – no AMD, intermediate AMD, nAMD, and GA – using real-world data on 3,765 OCT volumes from 1,849 eyes in the UK Biobank. The algorithm achieved an area under the curve (AUC) value of 0.94 23 . This emphasises the potential of AI-based models in rapidly and reliably analysing large databases for both clinical routine and retrospective research on disease progression and conversion.

Age-related macular degeneration: Prediction

Predicting conversion from early or intermediate AMD to late AMD as nAMD or GA is especially relevant in a clinical setting. Treatment for nAMD should begin as early as possible after diagnosis to prevent potential complications such as bleeding or fibrosis that may lead to irreversible loss of vision. The FDA has already approved two drugs for GA treatment, which could see approval in Europe later this year 5 ,  6 . Treatment for GA should also begin as soon as possible to preserve central vision for as long as possible before the onset of subfoveal atrophy. An ML-based predictive model for automatic prediction of conversion to late AMD was tested on OCT data from 495 patients, achieving an accuracy of 68% for predicting MNV and 80% for predicting GA 24 . Various characteristic pathomechanisms were identified using an AI-based analysis of different biomarkers such as drusen, hyperreflective foci, pseudodrusen, and segmentation of the retinal layers. Drusen volume played the main role in predicting conversion to MNV, whereas hyperreflective foci and thinning in the outer neurosensory layers were shown to be especially relevant as biomarkers for conversion to GA 24 . This demonstrated the ability of AI-based algorithms to provide new insights into disease progression.

Quantifying different biomarkers is one of the main applications of AI in clinical routine and in clinical studies towards improving disease activity assessment and treatment response. Quantifying the various fluid compartments plays an especially important role in nAMD; these fluid compartments include intraretinal fluid (IRF), subretinal fluid (SRF), and sub-RPE fluid (RPE: retinal pigment epithelium) for pigment epithelial detachment (PED) 25 . Automatically quantifying these biomarkers showed IRF in particular to predict a more adverse prognosis whereas SRF could be tolerated to some extent 26 . Ophthalmologists are not able to quantify fluid volumes at nanolitre amounts. AI-based models could provide support in objective and personalised therapy decisions in such cases by providing precise and reproducible values ( Fig. 3 ) 27 .

Fig. 3  Segmentation of different biomarkers on CFP and OCT images. Automatic segmentation is compared to manual segmentation by human specialists and lies within the range of interreader variability.

GA has been undergoing a major paradigm shift since the FDA approved the first two drugs for treating GA, which may also see approval in Europe later this year. Results from pivotal studies based on fundus autofluorescence (FAF) measuring GA progression have shown significantly slower growth in treated patients compared to untreated patients 5 ,  6 . Using FAF to measure GA is characterised by the absence of fluorophoric metabolites such as lipofuscin due to missing RPE 28 . Post-hoc analysis using AI-based models for automatic segmentation of RPE and photoreceptors measured on the ellipsoid zone (EZ) has shown reliable visualisation of treatment effects at RPE level using OCT 29 ,  30 . Automatic segmentation of EZ loss also revealed the treatment effect to be more pronounced at EZ level, and therefore at the neurosensory layer rather than at RPE level. Identifying a pathognomonic pattern in GA progression was also possible using automatic segmentation and precise evaluation of OCT volumes. EZ loss was shown to exceed RPE loss and precede the progression of RPE loss using AI-assisted analysis of OCT volumes from Phase III OAKS and DERBY study data. EC loss also affects treatment response. Data from the OAKS/DERBY trial, the largest successful Phase III study on GA treatment to date, also showed significantly faster growth and better treatment response in patients with high EZ-RPE loss ratios compared to patients with low ratios 30 .

Several biomarkers have been identified as associated with rapid growth in GA progression assessment; these include: Pseudodrusen, hyperreflective foci, specific FAF patterns in the junctional zone, and multifocal extrafoveal lesions. However, these biomarkers have only been studied at population level so far; assessing individual risk of rapid growth towards predicting local lesion spread has remained a challenge. Pioneering studies have shown AI-based models to predict GA growth and localisation in en face images from a single OCT volume 31 ,  32 ,  33 . AI-supported analysis provides groundbreaking insights into the relevant mechanisms of GA progression and treatment response; these cannot be reliably assessed using FAF, nor are human specialists able to detect and quantify them at clinical examination.

AI-based models have also been investigated for their ability to predict treatment frequency and outcomes from anti-VEGF injections for nAMD. Selecting an appropriate treatment regime and interval remains a challenge in nAMD treatment. Compared to clinical trials, real-world results have shown undertreatment and more adverse outcomes for vision in treatment with anti-VEGF injections; this is likely due to late diagnosis or treatment delays on recurring exudation requiring treatment 27 . Pioneering studies have investigated the potential of AI-based algorithms to predict treatment needs 34 ,  35 . One model has been trained to distinguish a priori between low, moderate, and high therapy needs using on OCT volumes from 317 patients in a PRN regime (PRN: pro re nata). The algorithm achieved an AUC of 70% to 77%, a 50% performance increase compared to retina specialists 36 . An AI-based algorithm was also able to distinguish between interval extension suitability and unsuitability in patients on a treat-and-extend (T&E) regime 37 .

Functional response to anti-VEGF injection is subject to wide interindividual variability, making it difficult for experienced ophthalmologists to predict. Even so, predicting treatment response based on central visual acuity may lead to higher patient compliance and motivation for ophthalmologists. Apart from that, factoring in a poor functional response prognosis may save important human and cost-intensive resources. A DL-based algorithm applied to 270 previously untreated patients randomised to receive ranibizumab in a T&E regime achieved an accuracy level of 0.87 in predicting central visual acuity. IRF and SRF volumes after the first injection have emerged as the most relevant biomarkers for predicting central visual acuity 38 .

Other Retinal Diseases and Systemic Comorbidities

Other areas where AI has been applied to retinal diseases include screening and prognostics for retinopathy of prematurity 39 , glaucoma 40 , vascular occlusion 41 , and hereditary retinal diseases 42 . Algorithms can also be applied in general screening between healthy individuals and individuals with retinal disease 43 . However, the potential areas of AI application go beyond ophthalmology; morphology of the retina and retinal vascularisation can also provide indications as to systemic risk factors and comorbidities 44 . AI-based algorithms can recognise patterns from huge amounts of data in determining age and gender based on CFP or OCT volume 45 ,  46 . One recent study used CFP to predict cardiovascular risk factors such as nicotine consumption, body mass index, and HbA 1c values using DL-based models 44 . The future will also see comorbidities such as Alzheimerʼs disease or multiple sclerosis being detected by applying AI-based analysis to CFP or OCT scans.

Approved MDR-certified Algorithms

Using AI-based algorithms in clinical routine will require a stringent regulatory approval process beforehand. The Vienna Fluid Monitor and GA Monitor (RetInSight, Vienna, Austria) developed at the Medical University of Vienna ( Fig. 4 ) are two MDR-certified algorithms for use in retinal diseases; MDR refers to the European Medical Device Regulation 47 .

Fig. 4  Fluid Monitor (left) and GA Monitor (right) reports. These reports quantify different fluid compartments in nanolitres, RPE and photoreceptor segmentation in mm², and corresponding colour images on OCT scans showing precise future progression.

Vienna Fluid Monitor was developed for automatic segmentation and quantification of IRF, SRF, and PED; the algorithm has been validated on both study data and data from clinical routine. Different fluid compartments are shown in colour on the OCT scans with volumes given in nanolitres. Fluid dynamics can be observed over time, and the algorithm can distinguish between active and inactive fluid, such as in degenerative cysts.

GA Monitor is designed for automatic segmentation and quantification of RPE loss as well as EZ loss representing photoreceptor status. This allows rapid and accurate quantification of GA growth and classification of disease activity using the EZ-RPE loss ratio.

Both algorithms use Heyex 2.6 software in its current version for the Heidelberg Spectralis device; the algorithms are to be approved for each of the other OCT device manufacturers. The system takes a matter of minutes to generate a report for the ophthalmologist showing the quantified fluid volumes in nanolitres or atrophy segmentations in mm 2 including corresponding images. Tools such as Fluid Monitor (FM) and GA Monitor (GM) generate complete reports from the cloud at the click of a mouse with en face lesion localisation and new quantifications, that is, any increase or decrease of activity, from a standard OCT device (Spectralis) for the ophthalmologist to make a precise diagnosis and decide on suitable treatment there and then at patient consultation. The FDA currently considers EC loss to be the primary relevant biomarker for assessing photoreceptor status in GA. This biomarker provides a reliable measure of activity and therapeutic response for GA management in clinical routine similar to the “fluid” biomarker in nAMD and is set to play a crucial role in recommending GA treatment for ophthalmological patients.

Other MDR-based CE-certified systems for retinal disease management using OCT comprise RetinAI Discovery (image and data management platform, RetinAI Medical AG) 48 , iPredict (screening for AMD, DR, glaucoma using OCT and CFP, Ihealthservices Inc.) 49 , and RetinaLyze (screening for DR, AMD, and glaucoma, RetinaLyze System A/S) 50 . RetInSight GA Monitor is the only MDR-certified algorithm to display photoreceptor loss as measured by EZ in addition to RPE loss.

Continuous development and integration of AI-based models in clinical routine will enable efficient, accurate, and objective processing for the huge amount of retinal imaging information available. These models provide new insights into pathomechanisms and treatment response in clinical studies while also enabling thorough and methodical evaluation of large databases. AI systems used as clinical decision support tools allow objective, reproducible, and most importantly, individual treatment decisions, initiating a paradigm shift in precision healthcare in ophthalmology.

Rolle der künstlichen Intelligenz bei verschiedenen retinalen Erkrankungen
Zusammenfassung

Die künstliche Intelligenz (KI) hat bereits Einzug in die Augenheilkunde gefunden durch erste zugelassene Algorithmen, die in der Praxis angewendet werden können. Als ein relevantes Anwendungsgebiet der KI erweisen sich insbesondere retinale Erkrankungen, da sie die Hauptursache einer Erblindung darstellen und die Zahl an Patienten, die an einer Netzhauterkrankung leiden, stetig zunimmt. Gleichzeitig werden durch die regelmäßige standardisierte und gut reproduzierbare Bildgebung mittels hochauflösender Modalitäten immense Datenmengen generiert, die von menschlichen Experten kaum zu verarbeiten sind. Außerdem erfährt die Augenheilkunde stetig neue Entwicklungen und Durchbrüche, die einer Reevaluierung des Patientenmanagements in der klinischen Routine bedürfen. Die KI ist in der Lage, diese Datenmengen effizient und objektiv zu analysieren und zusätzlich durch die Identifizierung relevanter Biomarker neue Einblicke in Krankheitsprozesse sowie Therapiemechanismen zu liefern. Die KI kann maßgeblich zum Screening, zur Klassifizierung sowie zur Prognose von unterschiedlichen Netzhauterkrankungen beitragen. Anwendungsfreundliche Auswertungstools (Clinical Decision Support Systems) für den klinischen Alltag sind bereits erhältlich, die Praxis und Gesundheitssystem durch effizientere Nutzung kosten- und zeitintensiver Ressourcen erheblich entlasten.

Schlüsselwörter

Netzhaut
optische Kohärenztomografie
künstliche Intelligenz
retinale Bildgebung
Einleitung

Die Zahl der Patienten, die an einer Netzhauterkrankung leiden, nimmt stetig zu. Gleichzeitig stellen Erkrankungen der Netzhaut die häufigste Ursache einer Sehminderung und eines Sehverlusts bei älteren Menschen in den Industrienationen dar 1 . Dies führt zu einer rasanten Entwicklung von KI-Algorithmen (KI: künstliche Intelligenz) zur automatischen Analyse der immensen Datenmenge, die tagtäglich im klinischen Alltag gesammelt wird. Insbesondere Patienten mit altersbedingter Makuladegeneration (AMD) wie auch diabetischer Retinopathie (DR) bedürfen eines regelmäßigen Monitorings, um behandlungsbedürftige Komplikationen frühzeitig zu erkennen, die zu einem potenziell irreversiblen Sehverlust führen könnten, wie die Entwicklung einer neovaskulären AMD (nAMD) oder eines diabetischen Makulaödems (DMÖ) 2 . Außerdem führen neue Behandlungsoptionen und Bildgebungsmethoden stetig zu neuen Entwicklungen und Durchbrüchen in der Augenheilkunde. Die Einführung von intravitrealen Anti-VEGF-Injektionen (VEGF: Vascular Endothelial Growth Factor) zur Behandlung der nAMD und des DMÖ haben zu einer signifikanten Reduktion der Entwicklung von gesetzlicher Blindheit beigetragen 3 ,  4 . Mit der Zulassung neuer Therapien in den USA für die trockene Spätform der AMD, der geografischen Atrophie (GA) 5 ,  6 , steigt die Zahl an Patienten, die regelmäßig intravitreale Injektionen sowie Kontrollen erhalten werden. Dabei liefern insbesondere hochauflösende Bildgebungsmodalitäten, wie die optische Kohärenztomografie (OCT), neue und detaillierte Einblicke in die Krankheitsprozesse sowie Wirkmechanismen neuer Therapien 7 . Diese Biomarker liegen zumeist auf subklinischer Ebene und sind somit für die behandelnden Ophthalmologen ohne zusätzliche Bildanalyse nicht fassbar. KI-basierte Algorithmen können große Datenmengen in kürzester Zeit präzise und objektiv auswerten und so die Arbeitslast der Ophthalmologen im klinischen Alltag wie auch das Gesundheitssystem durch ein effizientes und individuelles Management unterschiedlicher Netzhauterkrankungen erheblich entlasten.

Künstliche Intelligenz und Deep Learning

Die KI ist ein Teilgebiet der Informatik, bei der versucht wird, Maschinen oder Computersystemen menschliche kognitive Fähigkeiten beizubringen 8 . KI-basierte Modelle basieren mittlerweile hauptsächlich auf maschinellem Lernen, einem Teilgebiet der KI. Das maschinelle Lernen (ML) ist ein Prozess, bei dem ein Algorithmus aus vorgegebenen Daten Prinzipien und Strukturen selbstständig erlernt, ohne dass diese von menschlichen Experten vorgegeben werden. Das Prinzip von ML benötigt jedoch vorgegebene „Features“ oder Biomarker (z. B. die zentrale Netzhautdicke von einem OCT-Volumen). Der Computer ist dann in der Lage, selbst Lösungsansätze zu finden und sich selbst zu verbessern, ohne speziell dafür programmiert zu sein. Die „erlernten“ Lösungsansätze können dann auf neue unbekannte Zusammenhänge angewendet werden, um Daten effizienter zu analysieren 8 . Eine Weiterentwicklung des ML sind sog. Artificial Neural Networks (ANN), die menschliche neuronale Netzwerke im Gehirn und somit das menschliche Lernverhalten imitieren. Sie bestehen aus mehreren Schichten von miteinander verschalteten künstlichen Neuronen. Die eingegebenen Daten werden dabei über mehrere Schichten verarbeitet, aufgeteilt und reduziert und schließlich analysiert. Die ANN fungieren besonders gut als Klassifikations- bzw. Diagnosesysteme, z. B. zum Screening einer diabetischen Retinopathie anhand von Merkmalen in der Farbfundusfotografie. Ein Fortschritt der ANN sind sog. Deep Neural Networks (DNN), die schließlich ein neues Teilgebiet, das sog. Deep Learning (DL) formten 9 . Sie bestehen aus mehreren zwischengeschalteten Schichten und weniger künstlicher Neuronen und sind demnach effizienter. Ein relevanter Vorteil der DNN ist, dass sich ihre Leistung mit der Größe des Trainingsdatensatzes kontinuierlich verbessert. Auch die technische Weiterentwicklung der Rechenleistung der Computer führte zu einer schnelleren Datenverarbeitung durch DNN, die schließlich die Methoden des klassischen ML übertrafen. DNN-Modelle können „Features“ selbstständig aus den Daten extrahieren, ohne dass sie von menschlichen Experten vorgegeben werden müssen ( Abb. 1 ). Die spezielle Architektur von DNNs, die sich am geeignetsten zur Bildanalyse herausgestellt hat, sind die sog. Convolutional Neural Networks (CNN), welche die Struktur des menschlichen visuellen Kortex nachahmen. Sie sind in der Lage, visuelle Muster zu erkennen und Objekte in Bildern zu identifizieren. DL-basierte Algorithmen benötigen große annotierte Datensätze zum Training und führen zu höherer Präzision, jedoch schwierigerer Interpretierbarkeit der Modelle. ML-basierte Modelle können mit kleineren annotierten Datensätzen trainiert werden und führen zu größerer Transparenz und Interpretierbarkeit 8 .

Abb. 1  Schematische Darstellung des klassischen maschinellen Lernens und des Deep Learnings am Beispiel des diabetischen Retinopathie-Screenings. Beim maschinellen Lernen benötigt der Algorithmus vom menschlichen Experten vorgegebene „Features“ bzw. Biomarker, wobei beim Deep Learning der Algorithmus die „Features“ selbst identifiziert und einstuft.

Insbesondere die Ophthalmologie eignet sich für die Entwicklung und Anwendung neuer KI-basierter Modelle durch die steigende Anzahl an nicht invasiven und hochauflösenden Bildgebungen, vor allem im Bereich der Netzhaut. Die Aufgabenbereiche der KI im Bereich der retinalen Erkrankungen lässt sich in folgende Kategorien einteilen: Screening, Klassifizierung von Krankheitsstadien, Segmentierung und Quantifizierung von Läsionen sowie Vorhersage von Krankheitsverläufen und schließlich als Clinical Decision Support System (CDSS).

Diabetische Retinopathie

Weltweit leiden fast 500 Mio. Menschen an Diabetes, wobei eine Zunahme auf 600 Mio. Menschen bis 2040 angenommen wird. Ein Drittel der Betroffenen hat eine diabetische Retinopathie und bei ca. 10% besteht das Risiko eines ernsthaften Sehverlusts. Die Anfangsstadien der diabetischen Retinopathie verlaufen asymptomatisch, bedürfen jedoch einer regelmäßigen Kontrolle, um spätere Stadien bzw. Komplikationen, die zu einem Sehverlust führen können, frühzeitig zu entdecken 10 . Liegt bereits eine Sehminderung vor, ist es jedoch teilweise bereits zu spät, um das Sehen wiederherzustellen, z. B. bei traktiven Veränderungen der Netzhaut. Die einerseits immer größer werdende Anzahl an betroffenen Patienten sowie die Notwendigkeit der regelmäßigen Kontrolle führen zu zeit- und kostenintensiven Untersuchungen, wobei ein Großteil davon ohne therapeutische Konsequenz bleibt. Dementsprechend kann der Einsatz von KI-unterstützten Modellen hierbei die Ärzte sowie das gesamte Gesundheitssystem entlasten und im klinischen Alltag eine effiziente Unterstützung im Screening sowie Monitoring bieten, um insbesondere die Patienten zu identifizieren, die eine Behandlung benötigen.

Diabetische Retinopathie – Screening

Eine der ersten Anwendungsgebiete von KI in der Medizin ist das IDx-DR-System zum Screening einer diabetischen Retinopathie von Farbfundusfotografien (Colorfundusphotographs, CFP), das bereits 2016 entwickelt wurde ( Abb. 2 ). Das Prinzip basiert auf DL und wies in der Validierungsstudie eine Sensitivität von 87% und eine Spezifität von 91% auf. Basierend auf diesen Ergebnissen wurde das System als erstmalige Screeningmethode für das Vorliegen einer diabetischen Retinopathie durch die US-amerikanische Food and Drug Administration (FDA) zugelassen 11 . Es unterscheidet nicht zwischen dem Vorliegen von keiner und milder diabetischer Retinopathie, da die milde diabetische Retinopathie zu keiner klinischen Konsequenz führt. Führt das Gerät zu einem positiven Befund, d. h. zu einer moderaten oder schweren diabetischen Retinopathie, wird die Vorstellung bei einem Ophthalmologen empfohlen. Ein weiteres von der FDA zugelassenes System zum Screening einer diabetischen Retinopathie ist das sog. EyeArt, das ähnliche Sensitivitäten und Spezifitäten wie das IDx-DR-Gerät zeigte und sich in klinischer Anwendung befindet 12 . Zum Vergleich liegt die Sensitivität von Ophthalmologen bei 73% und die Spezifität bei 91% in der Erkennung einer diabetischen Retinopathie 13 . KI-basierte Modelle zum Screening einer diabetischen Retinopathie haben also bereits Einzug in die klinische Anwendung gefunden und es konnte gezeigt werden, dass ihre Leistung mit klinischen Experten mithalten oder sie sogar übertreffen kann.

Abb. 2  Schematische Darstellung des Screenings einer diabetischen Retinopathie durch das IDx-DR-System.

Diabetische Retinopathie – Staging

Die diabetische Retinopathie kann nach der „International Clinical Diabetic Retinopathy Disease Severity Scale“ eingeteilt werden in eine nicht proliferative diabetische Retinopathie (NPDR) und proliferative diabetische Retinopathie (PDR). Die NPDR kann weiter eingeteilt werden in mild, moderat und schwer 14 . Außerdem können Komplikationen wie ein diabetisches Makulaödem (DMÖ), vitreomakuläre Traktionen, epiretinale Membranen oder Netzhautablösungen auftreten. Auch hier können KI-basierte Algorithmen bei der Unterscheidung und Klassifizierung der unterschiedlichen Stadien unterstützen. Zwei exemplarische Studien haben anhand von großen Datensätzen Algorithmen zum automatischen Staging der diabetischen Retinopathie untersucht. In einer Studie anhand von 2 Datensätzen mit 8788 und 1745 CFP wurde bei der Unterscheidung zwischen „moderater diabetische Retinopathie oder schlechter“ eine Sensitivität von 90% und 87% mit einer Spezifität von 98% erreicht, bei der Unterscheidung zwischen „schwerer diabetischer Retinopathie oder schlechter“ eine Sensitivität von 84% und 88% mit einer Spezifität von 98% und 99% erreicht und für „DMÖ alleine“ eine Sensitivität von 91% und 90% mit einer Spezifität von 98% und 99% 15 . Eine weitere Studie hat anhand von fast einer halben Million CFP eine Erkennung von klinisch relevanter diabetischer Retinopathie und visusbedrohender diabetischer Retinopathie eine Sensitivität/Spezifität von 91%/92% und 100%/91% erreicht 16 .

Diabetische Retinopathie – Vorhersage

Basierend auf der Information von 629 Augen aus der Protocol-T-Studie und KI-basierter Analyse wurde untersucht, welche OCT-Kriterien das Outcome der Behandlung eines DMÖ beeinflussen. Es stellte sich heraus, dass insbesondere intraretinale Zysten mit dem Ergebnis korrelieren. Vor allem die Resorption der intraretinalen Zysten nach der ersten Injektion hatte den größten prognostischen Wert. Eine Vorhersage der zentralen Sehschärfe war allerdings nicht verlässlich möglich 17 .

Altersbedingte Makuladegeneration

Die AMD ist eine chronisch progressive Erkrankung, die zu fortschreitendem Verlust von retinalem Gewebe und Sinneszellen und dementsprechend Sehverlust führt. Weltweit sind ca. 196 Mio. Menschen betroffen, wobei die Prävalenz durch das steigende Alter der Bevölkerung bis 2040 auf 288 Mio. betroffene Menschen steigen wird 18 . Das Risiko, an einer AMD zu erkranken, steigt exponentiell mit dem Alter. Die AMD ist die häufigste Ursache für Erblindung bei älteren Menschen in den Industrienationen. In Europa ist jeder 4. der über 60-Jährigen von einer AMD betroffen 19 . Die AMD kann eingeteilt werden in eine frühe, intermediäre und späte Form, je nach Größe der extrazellulären Ablagerungen in Form von Drusen. Die späte AMD wird unterteilt in die neovaskuläre AMD (nAMD) mit der Entwicklung einer makulären Neovaskularisation (MNV) und die geografische Atrophie (GA) 20 . Die nAMD ist durch die Injektion mit Anti-VEGF-Medikamenten behandelbar, für die Behandlung der GA gibt es bisher in Europa keine zugelassene Therapie. In den USA wurden bereits erste Substanzen als intravitreale Komplementinhibitoren zur Behandlung der GA zugelassen 5 ,  6 .

Altersbedingte Makuladegeneration – Screening

Zu Beginn verläuft die AMD meist asymptomatisch, späte Formen der AMD führen jedoch unbehandelt zu einem raschen und teilweise irreversiblen Sehverlust. KI-basierte Methoden basierend auf CFP zur automatischen Detektierung von AMD berichten eine Sensitivität/Spezifität von 93%/89%, untersucht auf 72 610 Bildern, und eine Genauigkeit von 90% verglichen zu menschlichen Experten, untersucht auf 130 000 Bildern 21 . Allerdings ist die Rolle der CFP zum Screening der AMD, im Gegensatz zur diabetischen Retinopathie, beschränkt auf frühe Stadien. Späte Stadien sind gekennzeichnet durch subklinische Parameter, die auf CFP nicht verlässlich beurteilbar sind. Insbesondere die Exsudation bei nAMD wie auch frühe atrophe Veränderungen in Form von einer Verdünnung der äußeren Netzhautschichten ist auf CFP nicht verlässlich beurteilbar. Die OCT-Bildgebung nimmt hier einen bedeutenden Stellenwert ein, da sie die subklinischen Veränderungen hochauflösend und realitätsgetreu darstellen kann. Eine Arbeit basierend auf einem großen Datensatz von 3265 OCT-Volumen zum Screening einer AMD erreichte eine Sensitivität und Spezifität von 93% verglichen zu Ophthalmologen 22 . Insbesondere frühe Formen der GA eignen sich zum Screening, da sie zu Beginn extrafoveal auftreten und oftmals erst zu Symptomen führen, wenn sie die Fovea oder ihre unmittelbare Umgebung betreffen. Große multizentrische Projekte untersuchen die Möglichkeit eines KI-basierten Screenings auf Populationsebene auch unter Einbeziehung anderer Berufsgruppen wie bspw. Orthoptisten.

Altersbedingte Makuladegeneration – Staging

Die unterschiedlichen Stadien der AMD haben unterschiedliche klinische und therapeutische Auswirkungen. Auch hier können KI-basierte Algorithmen helfen, sowohl im klinischen Setting als auch in der schnellen Analyse von großen Datenbanken zu wissenschaftlichen Zwecken. Basierend auf OCT-Volumen von 367 Individuen konnte eine Sensitvität und Spezifität von 98% und 91% zur Einteilung in kein Vorliegen einer AMD, frühe AMD, intermediäre AMD, GA oder nAMD erreicht werden verglichen zu Untersuchungen von Ophthalmologen 22 . Basierend auf Real-World-Daten der UK Biobank von 3765 OCT-Volumen von 1849 Augen wurde ein DL-basierter Algorithmus entwickelt und validiert zur automatischen Klassifizierung der AMD in 4 Stadien (keine AMD, intermediäre AMD, nAMD, GA). Der Algorithmus erreichte eine Genauigkeit mit einer Area Under the Curve (AUC) von 0,94 23 . Dies unterstreicht das Potenzial von KI-basierten Modellen zur raschen und zuverlässigen Analyse großer Datenbanken im klinischen Alltag wie auch zur retrospektiven Analyse, um Krankheitsstadien bzw. -konversion zu untersuchen.

Altersbedingte Makuladegeneration – Prognose

Eine wesentliche klinische Relevanz kommt der Vorhersage der Konversion einer frühen oder intermediären AMD zur späten AMD im Sinne einer nAMD oder GA zu. Die Behandlung einer nAMD sollte möglichst früh nach Diagnosestellung initiiert werden, um potenzielle Komplikationen, die zu einem irreversiblen Sehverlust führen könnten, zu verhindern, wie das Entstehen einer Blutung oder Fibrose. Erste Substanzen zur Behandlung einer GA wurden bereits in den USA zugelassen und könnten noch dieses Jahr auch in Europa zugelassen werden 5 ,  6 . Auch hier sollte eine Behandlung möglichst vor der Entstehung einer subfovealen Atrophie begonnen werden, um das zentrale Sehvermögen möglichst lange zu erhalten. Ein Modell zur automatischen Vorhersage einer Konversion zur späten AMD wurde auf OCT-Daten von 495 Patienten untersucht. Es erreichte eine Genauigkeit von 68% zur Vorhersage einer MNV und 80% zur Vorhersage einer GA 24 . Durch die KI-basierte Analyse von unterschiedlichen Biomarkern, wie Drusen, hyperreflektive Foci, Pseudodrusen sowie Segmentierung der Netzhautschichten wurden unterschiedliche charakteristische Pathomechanismen identifiziert. Relevant für die Konversion in eine MNV war vor allem das Drusenvolumen, während für die Konversion in eine GA insbesondere hyperreflektive Foci und eine Verdünnung der äußeren neurosensorischen Schichten relevant waren 24 . Somit können KI-basierte Algorithmen neue Einblicke in Krankheitsverläufe geben.

Die Quantifizierung unterschiedlicher Biomarker ist eine der Hauptanwendungsgebiete von KI im klinischen Alltag sowie in klinischen Studien, um Krankheitsaktivität sowie Therapieansprechen besser einschätzen zu können. Im Bereich der nAMD kommt hier eine wesentliche Rolle der Quantifizierung der unterschiedlichen Flüssigkeitskompartments wie intraretinale Flüssigkeit (IRF), subretinale Flüssigkeit (SRF) und Sub-RPE-Flüssigkeit (RPE: retinales Pigmentepithel) im Sinne einer Pigmentepithelabhebung (PED) zu 25 . Durch die automatische Quantifizierung dieser Biomarker konnte gezeigt werden, dass insbesondere IRF mit einer schlechteren Prognose einhergeht, während SRF bis zu einem gewissen Grad toleriert werden kann 26 . Eine präzise Quantifizierung der Flüssigkeitsvolumen in nl ist durch den behandelnden Ophthalmologen nicht möglich. Hier können KI-basierte Modelle unterstützen, um objektive und personalisierte Therapieentscheidungen zu treffen, indem sie präzise und reproduzierbare Werte liefern ( Abb. 3 ) 27 .

Abb. 3  Segmentierung von unterschiedlichen Biomarkern auf CFP und OCT. Die automatische Segmentierung wird zur manuellen Segmentierung von menschlichen Experten verglichen und liegt im Bereich der Interreader-Variabilität.

Die GA erfährt aktuell einen wesentlichen Paradigmenwechsel durch die Zulassung erster Therapien in den USA, die noch dieses Jahr in Europa zugelassen werden könnten. Die Ergebnisse der Zulassungsstudien waren basierend auf Fundusautofluoreszenz (FAF) zur Messung der GA-Progression und konnten ein signifikant langsameres Wachstum bei behandelten vs. unbehandelten Patienten zeigen 5 ,  6 . Die Messung der GA auf FAF ist gekennzeichnet durch das Fehlen von fluorophoren Metaboliten wie Lipofuszin aufgrund von fehlendem RPE 28 . Post-hoc-Analysen unter Anwendung von KI-basierten Modellen zur automatischen Segmentierung von RPE und Photorezeptoren, gemessen anhand der ellipsioden Zone (EZ), konnten zeigen, dass der Therapieeffekt auf dem Level des RPE auch verlässlich auf OCT dargestellt werden kann 29 ,  30 . Zusätzlich hat die automatische Segmentierung des EZ-Verlusts verdeutlicht, dass der Therapieeffekt auf dem Level der EZ und damit der neurosensorischen Schicht stärker ausgeprägt war als auf dem Level des RPE. Außerdem konnte durch die automatische Segmentierung und präzise Auswertung der OCT-Volumen ein pathognomonisches Muster der GA-Progression identifiziert werden. Basierend auf der KI-gestützten Auswertung der OCT-Volumen der Phase-III-OAKS- und -DERBY-Daten wurde gezeigt, dass der EZ-Verlust den RPE-Verlust überschreitet und der Progression des RPE-Verlusts voranschreitet. Auch auf das Therapieansprechen hat der EZ-Verlust eine Auswirkung. Mit den OAKS-/DERBY-Daten, welche die bisher größte erfolgreiche Phase-III-Studie zur Behandlung der GA darstellen, konnte auch gezeigt werden, dass Patienten mit einer großen EZ-RPE-Verlust-Ratio ein signifikant schnelleres Wachstum und besseres Therapieansprechen hatten als Patienten mit einer kleinen Ratio 30 .

Für die Beurteilung der Progression der GA wurden einige Biomarker identifiziert, die mit einem schnellen Wachstum vergesellschaftet sind, wie bspw. Pseudodrusen, hyperreflektive Foci, spezielle FAF-Muster in der Junctional Zone sowie multifokale, extrafoveale Läsionen. Diese Biomarker wurden allerdings bisher auf Populationsebene untersucht und das individuelle Risiko für ein schnelles Wachstum sowie die Vorhersage der lokalen Ausbreitung der Läsion bleibt weiterhin eine Herausforderung. KI-basierte Modelle konnten in Pionierarbeiten das GA-Wachstum sowie die Lokalisation in Form von En-face-Darstellungen anhand eines einzigen OCT-Volumens vorhersagen 31 ,  32 ,  33 . Die KI-unterstützte Analyse gibt sowohl wegweisende Einblicke in die relevanten Mechanismen der GA-Progression als auch des Therapieansprechens, die einerseits auf FAF nicht verlässlich beurteilbar sind und andererseits für menschliche Experten bei der klinischen Untersuchung nicht sichtbar und quantifizierbar sind.

Auch bei der nAMD wurden KI-basierte Modelle untersucht, um die Behandlungsfrequenz und das Outcome von Anti-VEGF-Injektionen vorherzusagen. Die Entscheidung über das geeignete Therapieregime und -intervall stellt immer noch eine Herausforderung in der Behandlung der nAMD dar. „Real-World“-Daten zeigen eine Unterversorgung sowie schlechtere Visusergebnisse in der Behandlung mit Anti-VEGF-Injektionen verglichen zu klinischen Studien, vermutlich durch zu späte Diagnosestellung oder Therapieverzögerungen bei Wiederauftreten von behandlungsbedürftiger Exsudation 27 . In Pionierarbeiten wurde das Potenzial von KI-basierten Algorithmen zur Vorhersage des Therapiebedarfs untersucht 34 ,  35 . Basierend auf OCT-Volumen von 317 Patienten in einem PRN-Regime (PRN: pro re nata) wurde ein Modell trainiert, das zwischen geringem, mittlerem und hohem Therapiebedarf a priori unterscheiden kann. Der Algorithmus erreichte eine AUC von 70% bis 77% und seine Leistung war um 50% präziser als die der Netzhautexperten 36 . Auch bei einem T&E-Regime (T&E: Treat and Extend) konnte mithilfe eines KI-basierten Algorithmus zwischen Patienten unterschieden werden, bei denen das Behandlungsintervall verlängert werden kann und bei welchen es nicht möglich ist 37 .

Das funktionelle Ansprechen auf die Anti-VEGF-Injektion unterliegt einer großen interindividuellen Variabilität und ist für erfahrene Ophthalmologen nur schwer vorherzusagen. Allerdings kann eine Vorhersage des Therapieansprechens auf den zentralen Visus zu einer höheren Patientencompliance sowie Motivation der behandelnden Ophthalmologen führen. Außerdem kann eine Prognose für ein fehlendes funktionelles Ansprechen wichtige personelle und kostenintensive Ressourcen sparen. Die Anwendung eines DL-basierten Algorithmus auf 270 nicht vorbehandelte Patienten, die randomisiert wurden zur Behandlung mit Ranibizumab in einem T&E-Regime, konnte eine Genauigkeit mit einer AUC0,87 in der Vorhersage des zentralen Visus erreichen. Die relevantesten Biomarker zur Vorhersage des zentralen Visus war das Volumen von IRF und SRF nach der ersten Injektion 38 .

Andere retinale Erkrankungen und systemische Komorbiditäten

Weitere Anwendungsgebiete der KI bei retinalen Erkrankungen stellen das Screening und die Prognosen bei Frühgeborenen-Retinopathie 39 , Glaukom 40 , Gefäßverschlüssen 41 sowie erblichen Netzhauterkrankungen dar 42 . Außerdem können Algorithmen auch zum allgemeinen Screening zwischen gesunden Personen und Personen mit einer Netzhauterkrankung angewendet werden 43 . Das Potenzial der KI geht allerdings noch über die Augenheilkunde hinaus, denn die Morphologie der Netzhaut und ihre Blutversorgung geben Einblicke in systemische Risikofaktoren und Komorbiditäten 44 . KI-basierte Algorithmen sind in der Lage, anhand riesiger Datenmengen Muster zu erkennen und anhand von CFP oder OCT-Volumen das Alter und das Geschlecht zu bestimmen 45 ,  46 . Auch kardiovaskuläre Risikofaktoren wie Nikotinkonsum, Body-Mass-Index und HbA 1c -Wert können anhand von CFP vorhergesagt werden 44 . In Zukunft wird es auch möglich sein, mittels KI-basierter Analyse von CFP oder OCT-Scans Komorbiditäten wie Alzheimer oder multiple Sklerose zu bestimmen.

Zugelassene MDR-zertifizierte Algorithmen

Bevor KI-basierte Algorithmen in der klinischen Routine angewendet werden können, ist ein rigoroser Prozess zur regulatorischen Zulassung notwendig. Zwei MDR-zertifizierte (MDR: Medical Device Regulation – Medizinprodukteverordnung) Algorithmen für retinale Erkrankungen sind der Vienna Fluid Monitor sowie der GA-Monitor (RetInSight, Wien, Österreich), die an der Medizinischen Universität Wien entwickelt wurden ( Abb. 4 ) 47 .

Abb. 4  Report des Fluid Monitors (links) und GA-Monitors (rechts). Die Reports liefern Quantifizierungen der unterschiedlichen Flüssigkeitskompartments in Nanoliter bzw. der RPE- und Photorezeptor-Segmentierung in mm 2 sowie entsprechende farbliche Visualisierungen auf den OCT-Scans, deren zukünftige Progression präzise dargestellt ist.

Der Vienna Fluid Monitor wurde entwickelt zur automatischen Segmentierung sowie Quantifizierung von IRF, SRF und PED und wurde sowohl an Studiendaten als auch an Daten aus der klinischen Routine validiert. Die unterschiedlichen Flüssigkeitskompartments werden farblich auf den OCT-Scans visualisiert und in nl angegeben. Die Dynamik der Flüssigkeiten kann im Verlauf beobachtet werden und der Algorithmus kann zwischen aktiver und nicht aktiver Flüssigkeit, bspw. degenerativen Zysten, unterscheiden.

Der GA-Monitor wurde entwickelt, um den RPE-Verlust sowie den EZ-Verlust, repräsentativ für den Photorezeptorstatus, automatisch zu segmentieren und quantifizieren. Dadurch kann das Wachstum der GA schnell und präzise quantifiziert werden sowie die Krankheitsaktivität anhand der EZ-RPE-Verlust-Ratio eingestuft werden.

Beide Algorithmen funktionieren mit der aktuellen Software Heyex 2.6 des Heidelberg-Spectralis-Geräts und sollen sukzessive auch für weitere OCT-Anbieter zugelassen werden. Der behandelnde Ophthalmologe erhält binnen weniger Minuten einen Report mit den quantifizierten Flüssigkeitsvolumen in nl bzw. Atrophiesegmentierungen in mm 2 inklusive entsprechender Visualisierungen. Tools wie der Fluid Monitor (FM) und der GA-Monitor (GM) erlauben, per Mouseclick über die Cloud und von einem Standard-OCT (Spectralis) einen kompletten Report mit En-face-Lokalisation der Läsion und neuer Quantifizierung, d. h. Zu- und Abnahme der Aktivität zu erhalten, um während der Patientenvorstellung eine gezielte diagnostische und therapeutische Entscheidung umgehend zu treffen. Für die Beurteilung des Photorezeptorzustands bei der GA wird dabei der von der FDA aktuell als primär relevanter Biomarker des EZ-Verlusts verwendet. Mit diesem Biomarker ist für das Management der GA in der klinischen Praxis ein zuverlässiger Messwert für Aktivität und therapeutisches Ansprechen geschaffen worden, entsprechend dem Biomarker „Fluid“ bei der nAMD. Er wird in der klinischen Praxis zukünftig die Behandlung der GA wesentlich steuern.

Weitere MDR-basierte CE-zertifizierte Systeme zum Management von retinalen Erkrankungen anhand von OCT sind RetinAI Discovery (Bild- und Datenmanagement Plattform, RetinAI Medical AG) 48 , iPredict (Screening von AMD, DR, Glaukom anhand von OCT und CFP, Ihealthservices Inc.) 49 und RetinaLyze (Screening von DR, AMD und Glaukom, RetinaLyze System A/S) 50 . Der GA-Monitor von RetInSight ist der einzige MDR-zertifizierte Algorithmus, der neben dem RPE-Verlust auch den Photorezeptorverlust, gemessen anhand der EZ, darstellt.

Durch die stetige Weiterentwicklung und Integration von KI-basierten Modellen in den klinischen Alltag kann die große Anzahl an Informationen durch retinale Bildgebung effizient, präzise und objektiv verarbeitet werden. Sie liefern neue Einblicke in Pathomechanismen sowie Therapieansprechen in klinischen Studien und ermöglichen eine systematische Auswertung von großen Datenbanken. Durch KI-Systeme als Clinical Decision Support Tools kann eine objektive, reproduzierbare und insbesondere personalisierte Therapieentscheidung getroffen werden und so ein Paradigmenwechsel im Sinne der Präzisionsmedizin in der Ophthalmologie ermöglicht werden.

Interessenkonflikt/Conflict of Interest Ursula Schmidt-Erfurth: Scientific Consultant: Apellis, Aviceda, Complementtherapeutix, Heidelberg Engineering, Novartis, ONL, RetInSight, Roche, Topcon Contract Research to the Medical University of Vienna: Apellis, Genentech, Kodiak Julia Mai: Consultancy: Apellis, Roche
==== Refs
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