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GESUNDHEIT UND TECHNOLOGIE

KI und Smartphones helfen, Blindheit vorzubeugen

 

Lesezeit: 2 minuten

Das Barcelona Supercomputing Center entwickelt einen Algorithmus für Augenuntersuchungen, mit denen Sehbehinderungen schnell, früh und einfach erkannt werden können. 

Jeder zwanzigste Mensch weltweit leidet an einer Sehbehinderung, die seine Fähigkeit einschränkt, die Welt in all ihrer bunten Pracht zu erleben. Forscher sind jedoch der Ansicht, dass fast 80 Prozent der Fälle von Sehbehinderung durch vorbeugende Maßnahmen vermieden werden können.

Diese Diskrepanz ist auf langjährige diagnostische Verfahren zurückführen, bei denen Netzhauterkrankungen im Frühstadium manchmal nicht erkannt werden. Die Angelegenheit wird dadurch erschwert, dass Patienten aus den am stärksten von Sehbehinderungen betroffenen Ländern häufig keinen Zugang zu regelmäßigen Sehtests haben, da ihnen keine medizinische Infrastruktur zur Verfügung steht.

Und diese Situation droht sich weiter zu verschärfen. Komplikationen aufgrund von Diabetes sind eine der Hauptursachen für Sehbehinderungen, und es wird erwartet, dass sich die Anzahl der von der Krankheit betroffenen Personen zwischen 2000 und 2030 verdoppelt.

Forscher am Barcelona Supercomputing Center (BSC) haben sich zum Ziel gesetzt, dieses diagnostische Problem zu lösen, indem sie Augenärzte bei der Frühdiagnostik mit künstlicher Intelligenz (KI) zu unterstützen, um Forschern Einblicke in das Sehen selbst zu gewähren.

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Die BSC-Forscher haben ein Modell für maschinelles Lernen entwickelt, das Geschwindigkeit, Genauigkeit und Verfügbarkeit der Sehdiagnostik verbessern soll. Diese Neuerung könnte es Patienten eines Tages ermöglichen, mit einem Smartphone selbst einen Sehtest durchzuführen und sich vorab auf eine Reihe von Krankheitsbildern wie diabetische Retinopathie, Glaukom und Makuladegeneration zu untersuchen. Die Patienten können sich mit diesen Vorinformationen dann an einen Augenarzt wenden, der die von ihnen benötigte Behandlung durchführen kann.

Es ist schwierig, ein neuronales KI-Netzwerk so zu trainieren, dass es bestimmte Krankheiten erkennt, wenn die Datensätze für diese Krankheitsbilder begrenzt sind. Um den Mangel an „sauberen Daten“ für einige Sehbehinderungen zu umgehen, nutzte das BSC eine vom BSC und Lenovo gemeinsam im Lenovo AI Innovation Center in Morrisville, North Carolina (USA) entwickelte Transfer-Learning-Anwendung.

Die KI-Triage-Anwendung wurde auf Lenovo Systemen entwickelt und ermöglicht es dem Netzwerk, Wissen zu speichern, das bei der Lösung eines Problems erworben wurde, und es dann auf ein anderes, aber damit zusammenhängendes Problem mit eingeschränkter Datenverfügbarkeit anzuwenden. So könnten zum Beispiel Daten, die das neuronale Netzwerk beim Erkennen von Gänseblümchen gewinnt, auf Rosen angewendet werden. Transfer Learning reduziert effektiv die Trainingszeit für den Algorithmus, die Forschungsstunden und die mit der Entwicklung verbundenen Kosten (Supercomputing erfordert immense Mengen an Energie und Kapital). 

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Der BSC-Algorithmus wird besser werden, wenn das System in größerem Umfang verfügbar wird. Je mehr Augenscans in das Netzwerk eingegeben werden, desto besser sind die Diagnosefähigkeiten des Algorithmus. Die Technologie kann auch andere Branchen verändern, meint Dario Garcia-Gasulla, promovierter Forscher am Barcelona Supercomputing Center.

 

„Die Skalierung von Design, Training und Validierung von Modellen für maschinelles Lernen zur Untersuchung dieser Sehprobleme könnte eine Herausforderung werden“, sagte er. „Die Auswirkungen möglicher Lösungen hierfür sind jedoch enorm, da die gleiche Herausforderung auch in anderen medizinischen Bereichen und vielen anderen industriellen Anwendungen besteht.“

 

Die Selbstdiagnose ist nur der erste Schritt, um diese komplexen medizinischen Probleme anzugehen. Auf diese Weise haben Ärzte und Forscher Zugriff auf eine Unmenge von Daten, welche die Ergebnisse künftiger Generationen verbessern und Patienten die Möglichkeit geben werden, Verantwortung für ihre Gesundheit zu übernehmen.

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