Leistungsshow der Algorithmen

Künstliche Intelligenz (KI) hat in den vergangenen Jahren einen enormen Wandel in vielen Branchen bewirkt. Die Augenoptik ist davon nicht unberührt geblieben. KI-basierte Technologien versprechen, die Qualität von Augenuntersuchungen und die Kundenbetreuung zu verbessern. Auch zukünftige Netzwerke zwischen Augenoptikern/Optometristen und Ophthalmologen werden ihre Arbeit ohne KI nicht machen können.

Zum Berufsbild des Augenoptikers gehört mittlerweile ein hohes Maß an Technikaffinität sowie ein großes Verständnis von medizinischen Gegeben­heiten. Gebraucht wird dies auch, wenn es um KI-basierte Augenuntersuchungen geht. 

Vorteile, die immer wieder in der laufenden KI-Diskussion genannt werden: sie können dabei helfen, Kunden bzw. Patienten mit einem erhöhten Risiko für Augenerkrankungen zu identifizieren. So können diese schon rechtzeitig behandelt werden. Beispielsweise, wenn Glaukom, Makula­degeneration und Diabetes-bedingte Retinopathie früher erkannt würden. Dies könne dazu beitragen, schwere Folgeerkrankungen zu verhindern.

Das Versprechen der Systeme: KI-basierte Algorithmen können die Augenuntersuchungen schneller und genauer durchführen als Menschen. Ein Beispiel für eine KI-basierte Augenuntersuchung ist das OCT-Scanning. OCT steht für Optical Coherence Tomography und ist ein Verfahren zur bildgebenden Untersuchung der Netzhaut. KI-basierte Algorithmen können die OCT-Bilder automatisch analysieren und mögliche Anzeichen von Augenkrankheiten wie Diabetes mellitus, altersbedingter Makuladegeneration (AMD) oder Glaukom erkennen.

Mit KI werden neben der Diagnose auch weitere Ziele verknüpft. Zukünftig soll die Wirksamkeit von Behandlungen für Augenerkrankungen verbessert werden. Auch können sich Experten vorstellen, KI einzusetzen, um Behandlungen und Empfehlungen an die individuellen Bedürfnisse der Patienten besser anpassen zu können.

Je nutzerfreundlicher und intuitiver die KI-basierten Lösungen sind, desto eher werden sie genutzt. Zugleich erhöhen  sie damit auch weiter die Akzeptanz durch den Augenoptiker und Patienten bzw. Kunden.

Netzwerke zwischen Augenoptik und Ophthalmologie sind die Treiber von KI-basierten Techniklösungen

Die kommende Opti2024 wird das Thema KI einmal mehr ins Spotlight setzen. Dabei wird es nicht nur um eine Leistungsshow der Algorithmen gehen. Ebenso werden Telemedizin und Netzwerke zwischen Augenoptik, Optometrie und ­Augenheilkunde die weitere Verbreitung von KI-basierten Lösungen vorantreiben. Gerade unter dem Aspekt der Früherkennung, wenn man die aktuelle Ärzteversorgung betrachtet. Zudem muss man die demografische Entwicklung einer älter werdenden Bevölkerung und damit die zwangsläufig steigenden Zahlen bei Katarakten, AMD oder Diabetes sehen. Glaubt man den Anbietern, werden KI-unterstützte Systeme als Schnittstelle zwischen Augenoptik und Ophthalmologie dienen. Nur noch behandlungsbedürftige Patienten werden demnach zum Augenarzt kommen, Screenings aber durch Optometristen erfolgen. 

Keine Frage, KI hat das Potenzial, die Augenoptik grundlegend zu verändern bzw. sich mit augenoptischem Screening innerhalb der Augenoptik zu profilieren. 

Auch innerhalb des Unternehmens bieten sich bei der Nutzung von KI-basierten Algorithmen diverse Vorteile unabhängig medizinischer Aspekte. KI-basierte Technologien können eingesetzt werden, um die Kundenbetreuung zu verbessern, beispielsweise mit in Websites integrierten Chatbots. Diese können Kundenanfragen zu Sehtests, Brillenkauf und Augengesundheit beantworten oder Termine vereinbaren. Aber auch Beratungstools können darauf beruhen, um personalisierte Empfehlungen für Brillenfassungen und -gläser zu erstellen und dabei Arbeitsbedingungen, Freizeitaktivitäten oder persönliche Vorlieben berücksichtigen.

Die KI im Auge behalten

Doch es gibt Herausforderungen, die bei der Anwendung von KI in der Augenoptik berücksichtigt werden sollten. Die Algorithmen können nur so gut sein wie die Daten, mit denen man sie speist und die Geräte, mit denen die Augenuntersuchungen gemacht werden. 

Die KI-Algorithmen müssen zunächst mit großen Datenmengen trainiert werden, um zuverlässige Ergebnisse zu liefern (Deep Learning). Auch die zur Augendiagnostik eingesetzten. Ein Beispiel: Tausende Daten von Netzhautbildern von Diabetikern müssen vorliegen, damit der Algorithmus eine behandlungsbedürftige diabetische Retinopathie überhaupt erkennen kann. Klassifiziert nach der Schwere einer möglichen diabetischen Retinopathie (DR) und dem Vorhandensein eines diabetischen Makula­ödems (DMÖ). Die Abbildungen müssen deshalb sorgfältig ausgewählt und aufbereitet werden. Nur eine ausreichende Datenqualität, die für die Entwicklung und Anwendung von KI-basierten Lösungen verwendet wird, ist entscheidend für deren Leistungsfähigkeit. Bei unzureichendem Datenmaterial kann der Einsatz von KI-Algorithmen auch dazu führen, Erkrankungsbilder falsch einzuschätzen. 

Hier stellt sich die Frage: Wie gut und überhaupt wie muss auch die Person hinter dem Untersuchungsgerät ausgebildet sein? Auch unter berufspolitischer Sicht. Was wird an Wissen vorausgesetzt, was soll zukünftig in ein jeweiliges Berufsbild einfließen? Trotz aller Technikaffinität: Menschen müssen in der Lage sein, Fehldiagnosen des technischen Systems zu erkennen und gegebenenfalls Korrekturen vorzunehmen.

Ohne menschliche Intelligenz geht KI nicht 

KI-Systeme können nur Muster erkennen, die ihnen bekannt sind. Wenn ein Patient eine seltene oder neuartige Augenerkrankung hat, kann das KI-System diese möglicherweise nicht erkennen. 

Mit dem Einsatz von KI ist deshalb auch die Haftungsfrage verbunden und wirft zudem ethische Fragen auf: Wie die nach der Verantwortung für die Entscheidungen der KI. 

In gewisser Weise sollten deshalb die ethischen Implikationen der Anwendung von KI in der Augenoptik sorgfältig abgewogen werden. KI-basierte Lösungen dürfen zudem nicht zu Diskriminierung oder Stigmatisierung von Menschen mit Sehbehinderungen führen. Hintergrund: KI-Algorithmen können dazu neigen, Menschen mit bestimmten Merkmalen wie z.B. Alter, Geschlecht oder ethnische Zugehörigkeit zu diskriminieren.

Ein kleiner weiterer Ausblick noch in die Zukunft: Neben verbesserter Diagnostik, kann KI später einmal dazu verwendet werden, die Bedürfnisse von Menschen mit Sehbehinderungen besser zu verstehen – und individuelle Sehhilfen zu entwickeln, die optimal auf diese Bedürfnisse zugeschnitten sind. Dies könnte die Lebensqualität von Menschen mit Sehbehinderungen erheblich verbessern und ihnen wesentlich dabei helfen, am gesellschaftlichen Leben teilzuhaben.