Fundusfotografie: KI-Modell schätzt Netzhautalter und Erkrankungsrisiko

Eine japanische Studie hat gezeigt, dass eine Fundusaufnahme auch potenzielle Risiken für schwere Erkrankungen wie Diabetes, Herzerkrankungen oder Schlaganfall aufzeigen kann.

An dem Ausspruch „Die Augen sind das Fenster zur Seele“ könnte etwas Wahres dran sein. Denn altersbedingte Veränderungen spiegeln sich in der Netzhaut wider wie Forschungsergebnisse aus Japan zeigen: ein Foto der Netzhaut kann auch potenzielle Risiken für schwere Erkrankungen wie Diabetes aufzeigen.

KI-Modell schätzt Alter der Netzhaut anhand einer Fundusaufnahme

Eine Forschungsgruppe unter der Leitung von Prof. Toru Nakazawa von der Tohoku University Graduate School of Medicine, Sendai, Japan, hat ein Modell auf Basis künstlicher Intelligenz (KI) entwickelt, das anhand eines Fundusfotos das „Netzhautalter“ schätzt. Das Alter der Netzhaut ist ein Indikator, der die biologische Alterung einer Person widerspiegelt. Der Zusammenhang zwischen dem Netzhautalter und dem Risiko für schwere Erkrankungen könnte in Zukunft als hilfreiches Screening-Instrument dienen. Die Forschenden haben ihre Ergebnisse im Fachjournal „Communications Medicine“ veröffentlicht.

„Fundusbilder sind nichtinvasive Aufnahmen des Auges, die im Rahmen regelmäßiger Gesundheitsuntersuchungen angefertigt werden. Es ist also kein zusätzlicher Aufwand erforderlich“, erklärt Nakazawa. „Unser Modell wäre eine nahezu reibungslose Ergänzung des typischen Arbeitsablaufs eines Klinikers.“

KI-Modell schätzt das Patientenalter genauer als bisherige Referenzwerte

Das KI-Modell wurde anhand von 50.595 qualitätsgeprüften Fundusfotografien von gesunden Erwachsenen trainiert und anhand von 7288 weiteren Bildern intern validiert. Es bewertet das „Netzhautalter“ anhand von Merkmalen, die auf den Fundusbildern zu erkennen sind.

Die Forscher stellten fest, dass das KI-Modell bei der Schätzung des Alters der Patienten genauer war als bisherige Referenzwerte, mit einer durchschnittlichen Abweichung von etwa drei Jahren. Um altersbedingte Netzhautmuster zuverlässiger zu erfassen, wurde während des Trainings der Blutzuckermarker HbA1c mit einbezogen. Für den klinischen Einsatz des Modells wäre laut der Wissenschaftler jedoch keine Blutuntersuchung erforderlich. Es wäre so einfach wie das Aufnehmen eines Fotos.

_{Infografik zur Darstellung der KI-Schätzung des Netzhautalters anhand einer einzelnen Fundusfotografie. Bild:©Takahiro Ninomiya et al./Tohoku University}

Patienten mit Diabetes, Herzerkrankungen oder Schlaganfall-Vorgeschichte zeigen größere Retinal-Age-Gap

Zudem untersuchten die Forscher die „Retinal-Age-Gap“, definiert als Differenz zwischen dem von der KI prognostizierten Netzhautalter und dem tatsächlichen chronologischen Alter. Das Modell erwies sich insgesamt als sehr präzise bei der Altersvorhersage anhand der Netzhaut. Allerdings zeigte sich bei bestimmten Patientengruppen eine größere Diskrepanz. Nach einer Auswertung der nach Alter und Geschlecht stratifizierten Teilnehmer wurde deutlich, dass die Retinal-Age-Gap insbesondere bei Personen mit Diabetes, Herzerkrankungen oder einer Schlaganfall-Vorgeschichte ausgeprägter war. Dies deutet den Forschenden zufolge darauf hin, dass die Netzhaut bei diesen Personen tendenziell älter erscheint, als es ihrem chronologischen Alter entsprechen würde.

Die Forscher weisen darauf hin, dass diese Ergebnisse auf Querschnittsanalysen beruhen, die zwar eine Korrelation, aber keinen Kausalzusammenhang nahelegen. Um festzustellen, inwieweit das Netzhautalter und die Netzhautalterslücke das zukünftige Auftreten von Krankheiten vorhersagen können, seien weitere prospektive Längsschnittstudien erforderlich,

Zukunftsvision: Fundusaufnahme als Screening-Hilfsmittel

„Wir planen bereits eine Studie, die eine Kohorte von über 10.000 Personen mit einer kontinuierlichen Nachbeobachtungszeit von drei Jahren begleitet, um zu untersuchen, ob altersbezogene Signale der Netzhaut mit der zukünftigen Entwicklung von Herz-Kreislauf- und anderen systemischen Erkrankungen in Verbindung stehen“, so Nakazawa.

Die Forschenden erhoffen sich, dass das Tool eines Tages als vielversprechendes Screening-Hilfsmittel dienen kann, um Patienten zu identifizieren, die je nach Ermessen des Arztes weitere Gesundheitsuntersuchungen oder andere personalisierte Präventionsstrategien benötigen könnten.

(sas/BIERMANN)