Potenzial von Methoden der kunstlichen Intelligenz fur die Qualitatssicherung
Hintergrund Verfahren der kunstlichen Intelligenz (KI) wie kunstliche neuronale Netzwerke zeigen vielversprechende Ergebnisse im Bereich der automatisierten Analyse ophthalmologischer Bilddaten. Fragestellung Der vorliegende Beitrag diskutiert, inwiefern die Diskussion und Anwendung von KI Algorithmen auch zur Qualitatssicherung im Bereich der Augenheilkunde beitragen kann. Material und Methode Relevante Literaturbeitrage werden zusammenfassend diskutiert. Ergebnisse Systeme, basierend auf kunstlichen neuronalen Netzen, erzielen sehr gute Ergebnisse in der Diagnostik von Augenerkrankungen, indem beispielsweise OCT(optische Koharenztomographie) Bilder sehr gut segmentiert und Lasionsbestandteile detektiert werden konnen. Zum Trainieren dieser Netzwerke werden grosse Datensatze genutzt. Qualitat und Verfugbarkeit dieser Datensatze bestimmen die kontinuierliche Verbesserung der Algorithmen. Der Vergleich zwischen KI Algorithmen und der arztlichen Bildinterpretation hat auch Einblicke in die diagnostische Ubereinstimmung zwischen ArztInnen erlaubt. Aktuelle Herausforderungen liegen in der Entwicklung von Verfahren zur Modellierung der Unsicherheit und besseren Nachvollziehbarkeit automatisierter diagnostischer Entscheidungen. Schlussfolgerungen KI Systeme konnten zeitnah als Systeme zur Entscheidungsunterstutzung zum Einsatz kommen. Dadurch konnen sie zur effizienteren Qualitatssicherung beitragen. Background Procedures with artificial intelligence (AI) such as deep neural networks, show promising results in automatic analysis of ophthalmological imaging data. Objective This article discusses to what extent the application of AI algorithms can contribute to quality assurance in the field of ophthalmology. Methods Relevant aspects from the literature are discussed. Findings Systems based on artificial deep neural networks achieve remarkable results in the diagnostics of eye diseases, such as diabetic retinopathy and are very helpful, for example by segmenting optical coherence tomographic (OCT) images and detecting lesion components with high fidelity. To train these algorithms large data sets are required. The quality and availability of such data sets determine the continuous improvement of the algorithms. The comparison between the AI algorithms and physicians for image interpretation has also enabled insights into the diagnostic concordance between physicians. Current challenges include the development of methods for modelling decision uncertainty and improved interpretability of automated diagnostic decisions. Conclusion Systems based on AI can support decision making for physicians and thereby contribute to a more efficient quality assurance.
Der Ophthalmologe