Hinweis: Der folgende Artikel hilft Ihnen dabei: Der Einfluss künstlicher Intelligenz in der Augenheilkunde
Einführung: Der Einfluss von KI in Augenheilkunde
AnzeigenIm Jahr 2020 betrug der Wert der globalen künstlichen Intelligenz (KI) im Gesundheitsmarkt rund 6,7 Milliarden US-Dollar. Schätzungen zeigen einen Zeitraum zwischen 2021 und 2028; Dieser Wert wird voraussichtlich mit einer CAGR (durchschnittliche jährliche Wachstumsrate) von 41,8 % wachsen. Tatsächlich ist künstliche Intelligenz in verschiedenen Bereichen des Gesundheitswesens präsent, einschließlich der Augenheilkunde. Das Hauptziel dieses Beitrags besteht darin, mehr Informationen über die Auswirkungen von KI in der Augenheilkunde bereitzustellen.
Auswirkungen von KI in der Augenheilkunde
Der Einfluss künstlicher Intelligenz in der Augenheilkunde ist wirklich erheblich. Es gibt Belege dafür, dass KI den Patientenzugang zu klinischen Screenings und Diagnosen verbessern und auch die Kosten senken kann, insbesondere in Hochrisikogruppen.
Ein Papier aus dem Internationale Zeitschrift für Augenheilkunde fanden heraus, dass die Empfindlichkeit und Genauigkeit der KI zur Erkennung von Augenkrankheiten im Vergleich zur klinischen Einstufung wie folgt war:
- Altersbedingte Makuladegeneration – 75 % bis 100 %
- Katarakt – über 70 %
- Glaukom – 63,7 % bis 93,1 %
- Nicht-proliferative diabetische Retinopathie – 75 % bis 94,7 %
- Proliferative diabetische Retinopathie – 75 % bis 91 %
- Verschluss einer Netzhautvene – über 97 %
- Frühgeborenen-Retinopathie – über 95 %
AnzeigenDie volle Wirkung von KI in der Augenheilkunde erfordert weitere Forschung, aber eine der jüngsten Veröffentlichungen zu diesem Thema zeigte, dass ihre Implementierung vollständig und halbautomatisch erfolgen könnte. Das vollautomatische KI-Modell würde ohne menschliches Zutun funktionieren. Künstliche Intelligenz wäre in der Lage, bei Bedarf Überweisungen zu Augenarztterminen zu veranlassen. Es könnte auch ermittelt werden, welche Patienten für eine gemeindenahe Überwachung geeignet sind. Andererseits arbeitet das halbautomatisierte KI-Modell auf unterschiedliche Weise mit menschlicher Beteiligung zusammen, was nur dazu dient, die durch Deep Learning vorgenommene Klassifizierung zu verbessern. Die KI-Technologie könnte alle Lücken im Screening-Prozess schließen und sich dadurch als kostengünstige Lösung in der Augenheilkunde erweisen.
Bausteine der KI in der Augenheilkunde
Der Bereich der Augenheilkunde ist ein fruchtbarer Boden für künstliche Intelligenz und damit verbundene Studien. In der Augenheilkunde umfasst künstliche Intelligenz viele Techniken, Geräte und Ansätze, darunter farbige Fundusfotografie, computergestütztes Gesichtsfeld und optische Kohärenztomographie.
Heutzutage steht eine breite Palette von Ansätzen zum Aufbau künstlicher Intelligenzsysteme zur Erkennung und automatischen Messung pathologischer Merkmale in einem Augenbild zur Verfügung. Diese beinhalten:
- Einfache automatisierte Detektoren – die einfachste Form der künstlichen Intelligenz
- Grundlegendes maschinelles Lernen – der Algorithmus erhält die Grundregeln zu Krankheitsmerkmalen sowie Bilder des betroffenen und nicht betroffenen Auges. Die Maschine „lernt“ dann die Unterschiede.
- Fortgeschrittenes maschinelles Lernen – enthält eine oder zwei Schichten von Neuronen (kleine Recheneinheiten), die miteinander verbunden sind und die mehrschichtige Struktur des visuellen Kortex nachahmen. Beispielsweise können bestimmte Ausgaben von Detektoren für Krankheitsmerkmale mit diagnostischen Ausgaben verknüpft werden.
- Deep Learning mit CNNs (Convolutional Neural Networks) – mehreren miteinander verbundenen Neuronenschichten – ermöglicht die Erstellung von Diagnosen, die denen ähneln, die menschliche Bewerter stellen würden.
- Krankheitsmerkmalsbasiertes vs. bildbasiertes Lernen – viele Forscher, die KI in der Augenheilkunde entwickeln, bevorzugen die Entwicklung von Algorithmen für maschinelles Lernen entsprechend klinisch bekannten Krankheitsmerkmalen.
Aktuelle Herausforderungen in der Umsetzung
Obwohl KI die Augenheilkunde revolutionieren kann, bringt sie auch wichtige Herausforderungen mit sich, die angegangen, verbessert und bewältigt werden sollten. Diese Herausforderungen sind praktischer, technischer und soziokultureller Natur.
Praktische Herausforderungen
Der Einfluss von KI in der Augenheilkunde bringt seine eigenen Herausforderungen mit sich. Die größte Herausforderung bei der Implementierung von KI in der Augenheilkunde besteht darin, sie so praktisch wie möglich zu gestalten. Diese Mission erfordert möglicherweise die Kombination mehrerer Systeme mit klinisch akzeptabler Leistung. Diese Systeme sollten aber auch in der Lage sein, Bilder von häufig genutzten Geräten zu empfangen, auch wenn die Qualität dieser Bilder schwankt. Zu den weiteren praktischen Herausforderungen gehören die Patientenauswahl, der Umgang mit falsch klassifizierten Patienten wie falsch positiven und negativen Ergebnissen sowie die restriktive Natur von Deep-Learning-Systemen, die jeweils nur für die unabhängige Klassifizierung einer Augenkrankheit validiert werden. Was im Szenario einer Fehlklassifizierung passiert, ist auch eine praktische Herausforderung, die angegangen werden sollte, um die Haftung zu bestimmen, d. h. ob der KI-Anbieter verantwortlich ist oder der Kliniker.
Technische Herausforderungen
Die größte technische Herausforderung bei der Implementierung von KI ist die Notwendigkeit angemessener Trainingsdaten und externer Validierung. Die Einführung künstlicher Intelligenz erfordert auch die Kennzeichnung von Eingabedaten für den Trainingsprozess, eine Aufgabe, die erfahrene Praktiker erfordert. Dadurch steigt das Risiko menschlicher Fehler. Der gesamte Prozess der Kennzeichnung von Datensätzen und der Kalibrierung des Systems kann zeitaufwändig werden und dadurch die Implementierung von KI verzögern. Sowohl aktuelle als auch neue KI-Techniken in der Augenheilkunde erfordern einen Expertenkonsens und die Entwicklung von Standards und Richtlinien zur Bewertung der Leistung und Genauigkeit dieser Systeme. Anzeige
Soziokulturelle Herausforderungen
Die Implementierung von KI in der klinischen Praxis geht mit verschiedenen soziokulturellen Herausforderungen einher. Viele dieser Herausforderungen hängen mit den üblichen Unterschieden beim Zugang zur Gesundheitsversorgung zusammen. Als Beispiel können wir hier Asien nehmen. Auf diesem riesigen Kontinent gibt es große Unterschiede beim Zugang zur Gesundheitsversorgung, aber auch bei den Ausgaben und dem Verbrauch innerhalb der Gesundheitsbranche. In vielen Bereichen gibt es begrenzte Ressourcen, eine unzureichende Infrastruktur und andere Faktoren, die die Implementierung und Wirksamkeit künstlicher Intelligenz beeinträchtigen würden.
Während einige Teile dieses Kontinents zu den wohlhabendsten und am weitesten entwickelten Orten der Welt gehören, verfügen andere über unzuverlässigen Strom und das Internet. In diesen Umgebungen ist die Einführung künstlicher Intelligenz eine Herausforderung. Um diese Probleme zu überwinden, wäre der Einsatz tragbarer Lösungen mit wiederaufladbarer Stromversorgung erforderlich.
Bei der Implementierung von KI geht es nicht nur um die Installation von Software und Geräten. Obwohl wir im 21. Jahrhundert leben, erleben wir immer noch erhebliche Unterschiede innerhalb der Gesundheitsbranche. Viele Krankenhäuser auf der ganzen Welt, nicht nur in Asien, verfügen nicht über die finanziellen Mittel, um KI einzuführen. Auch mangelnde Infrastruktur und Stromversorgungsprobleme sind große Herausforderungen.
Abschluss: Der Einfluss von KI in Augenheilkunde
Künstliche Intelligenz ist allgegenwärtig; Es wird in vielen Branchen eingesetzt, darunter auch im Gesundheitswesen. Der Einsatz von KI-Technologie in der Augenheilkunde ist mit großer Sensibilität und Genauigkeit, Kosteneffizienz und verbesserten Prozessen bei minimalem menschlichen Eingriff verbunden. Die KI-Implementierung birgt jedoch mehrere Herausforderungen, die angegangen werden sollten, um den Zugang zu den Screening- und Diagnoseprozessen zu erleichtern. Mit der Weiterentwicklung der Technologie wird sich auch die KI in der Augenheilkunde weiterentwickeln. Eine Sache ist sicher; Es wird interessant sein, die neuesten Entwicklungen in der KI zu verfolgen und zu sehen, wie sie das Screening und die Diagnose von Patienten verbessern können.
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