Mit KI ins Auge: Früherkennung von Krankheiten wird präziser

Auch Mediziner:innen stellt Künstliche Intelligenz (KI) mitunter vor Rätsel. "Wir wissen nicht genau, wie sie das macht, aber sie macht es ziemlich gut", sagt Andreas Stahl. Der Leiter der Augenklinik der Universitätsmedizin Greifswald (UMG) spricht davon, dass KI anhand von Bildern der Netzhaut im Auge das Geschlecht eines Menschen bestimmen kann. "Mit erstaunlich hoher Präzision". Diese Erkenntnis habe Augenärzte seinerzeit erschüttert.

"Ich könnte Ihnen nicht sagen, ob das Bild von einem Mann oder von einer Frau ist", gibt Stahl zu. Der praktische Nutzen sei aber auch begrenzt, da das Geschlecht leicht anderweitig zu erkennen sei. Das Beispiel zeige aber das Potenzial der KI. Dieses wollen sich Greifswalder Forscher:innen zunutze machen.

Mit dem Projekt "Retinal Age" (deutsch: Netzhautalter) wollen sie eine KI entwickeln, die möglichst präzise anhand von Netzhautfotos etwa chronische Erkrankungen frühzeitig erkennt oder auch individuelle Gesundheitsrisiken.

Vom Auge "als Fenster zum Körper" spricht Stahl. Viele Erkrankungen, gerade Kreislauf-Erkrankungen, gingen mit Veränderungen von Blutgefäßen einher, etwa im Gehirn, in der Niere oder am Herzen. Ein Schlaganfall oder Herzinfarkt seien mögliche Folgen.

"Riesensprung" bei Bilderkennung

"Aber die Gefäße sehen sie alle nicht. Und nur an der Netzhaut sehen wir diese kleinsten Gefäße." Selbst MRT-Untersuchungen des Herzens lieferten nicht die entsprechende Auflösung. Fotos der Netzhaut hingegen funktionierten ohne viel Aufwand, teils sogar ohne vorher die Pupille mit Tropfen zu erweitern.

Schon jetzt denken Augenärzte nicht nur an Augenerkrankungen, sagt Stahl. Mitunter rieten sie Patient:innen bei Auffälligkeiten, einen Kardiologen oder Nierenexperten aufzusuchen. "Dafür brauchen wir nicht unbedingt die KI. Manche Dinge sehen wir auch selbst." Aber: Die KI könne noch mehr Merkmale noch feiner analysieren. Laut Stahl gibt es schon zugelassene KI-Algorithmen, die Augenprobleme als Folge von Diabetes erkennen können. Auch bei der Diagnose bestimmter anderer Augenerkrankungen werde KI schon eingesetzt.

Der Greifswalder Bioinformatiker Lars Kaderali sagt, sogenannte neuronale Netzwerke seien sehr gut darin, Muster in Bildern zu erkennen. "Da hat in den letzten zehn Jahren die Technik einfach einen Riesensprung gemacht."

Auch in den News:

• Neues Update für Google Maps: So verändert KI die Navigation

• Ukrainischer Biathlet holt Silber – mit KI als Trainingscoach

• Sora vor dem Aus: OpenAI gibt KI-App auf

Viel mehr Daten durch Gesetzesüberarbeitung

Eine Zeit lang standen für das Training der KI vor allem die Daten der Langzeitgesundheitsstudie SHIP "Study of Health in Pomerania" (Gesundheitsstudie in Pommern) zur Verfügung. Das seien in etwa 3.000 bis 4.000 Aufnahmen, sagt Stahl. "Das ist schon nicht schlecht."

Dank neuer Landesgesetzgebung können inzwischen aber deutlich mehr Daten genutzt werden, nämlich auch Routinedaten von Patient:innen jenseits der Studie. Allein in der Ambulanz der Augenklinik würden täglich 30 bis 40 Netzhautfotos gemacht werden, sagt Stahl. Diese können für das KI-Training mit anderen Befunden der UMG der jeweiligen Patient:innen kombiniert werden.

Möglich macht das eine 2024 vorgenommene Überarbeitung des Landeskrankenhausgesetzes. Als erstes Bundesland überhaupt habe Mecklenburg-Vorpommern eine tragfähige Regelung eingeführt, die eine Nutzung von Patientendaten zum KI-Training gestatte, erklärt der Landesbeauftragte für Datenschutz und Informationsfreiheit, Sebastian Schmidt.

Zuvor mussten Patient:innen aktiv aufgeklärt und ihr Einverständnis eingeholt werden. Dies sei meist am Aufwand gescheitert, erklärt Kaderali. Die Daten konnten somit auch nicht genutzt werden. Inzwischen gilt eine Widerspruchsregelung. Die Menschen müssen also aktiv der Nutzung ihrer Daten widersprechen. Die neue Regelung beinhalte eine kontrollierte, pseudonymisierte Nutzung von Patientendaten innerhalb klar geregelter Strukturen, erklärte Schmidt.

Vorkehrungen für Ethik und Datenschutz

Entsprechend musste auch das Projekt "Retinal Age" von einer Datenschutz- und Ethikkommission abgesegnet werden, erklärt Kaderali. "Und jetzt dürfen diese Daten eben verwendet werden, sofern die Patienten nicht widersprochen haben dagegen."

Laut Stahl verwaltet eine unabhängige Treuhandstelle die Schlüssel, mit denen pseudonymisierte Daten zusammengefügt werden. "Die kann Daten zusammenführen, damit wir in zehn Jahren noch wissen, wer wer war." Sie könne ebenso im Fall eines Widerspruchs die Daten herausnehmen.

Kaderali und Stahl schätzen, dass die KI durch das Training in wenigen Jahren so zuverlässig sein könnte, dass man über praktische Nutzung nachdenken kann. Dafür müssten dann noch regulatorische Hürden genommen werden.

"Retinal Age" ist nicht das einzige KI-Projekt der UMG. Andere laufende oder geplante Projekte widmen sich laut Kaderali etwa der Vorhersage des Blutspenden- oder etwa Notaufnahme-Betten-Bedarfs oder auch einer verbesserten Krebstherapie.

Ein weiteres KI-Projekt zusammen mit der Universitätsmedizin Rostock ziele auf eine bessere Früherkennung von Sepsis ab. Diese sei eine der häufigsten Todesursachen in deutschen Krankenhäusern, erklärt Kaderali. Ein erheblicher Anteil der Todesfälle gelte als vermeidbar, wenn Sepsis frühzeitig erkannt und gezielt behandelt werde. KI als Lebensretter - so die Hoffnung.