Heutzutage findet die Fotodokumentation ophthalmologischer Befunde in der Regel durch zweidimensionale Bilder statt. Gerade in der ophthalmoplastischen und rekonstruktiven Chirurgie ist jedoch die 3. Dimension für Befunderhebungen, Verlaufsbeurteilungen, beim Treffen von gemeinsamen Therapieentscheidungen (Shared-Decision-Making), zur Operationsplanung oder auch zum Vorher-Nachher-Vergleich mittlerweile unerlässlich.

Unsere Arbeitsgruppe beschäftigt sich daher schwerpunktmäßig mit der dreidimensionalen Anthropometrie der periokulären Region und hat in diesem Zusammenhang ein standardisiertes, anthropometrisches Protokoll für die Anfertigung dreidimensionaler Bilder der periokulären Region entwickelt, validiert und in den klinischen Alltag integriert. Durch die Etablierung dieser Bildgebungstechnik in den klinischen Alltag konnte die Patientenversorgung durch Augenärzte und plastische Chirurgen bereits signifikant verbessert werden. Allerdings werden diese Bilder bisher durch Augenärzte begutachtet und nach standardisierten Verfahren manuell ausgemessen und ausgewertet.

Nach Aufarbeitung, Integration und Auswertung von Big Data steht nun die Entwicklung von KI-Tools im Vordergrund. Diese Tools sollen den klinischen Alltag erleichtern, zur diagnostischen Unterstützung dienen und zur Optimierung von Versorgungsstrukturen beitragen. Aktuell stehen die neben der Datenbankoptimierung ersten Schritte der (Gesichts-) Strukturerkennung sowie der Erfassung von (Gesichts-) Strukturmerkmalen auf Basis unseres standardisierten, anthropometrischen Protokolls für dreidimensionale Bilder im Bereich der periokulären Region im Vordergrund.

Des Weiteren beschäftigen wir uns bereits mit mehreren Algorithmen zur Gesichtserkennung und zur Erkennung von Gesichtsmerkmalen. Zu einem späteren Zeitpunkt soll dann ein neuronales Netz bzw. Modell mit unserem 3D-Gesichtslandmarkendatensatz trainiert werden. Die Entwicklung sogenannter neuronaler Netze eignet sich dabei insbesondere für die Analyse von unseren 3D-Bildgebungsdaten. Darauf aufbauend sollen neuartige Entscheidungsfindungssysteme entwickelt werden, die neben der Diagnosestellung sogar eine Operationsmethode vorschlagen oder das Outcome automatisch überwachen können.

Zudem arbeitet unsere AG eng mit der AG Augenprothetik zusammen. Ziel ist die Herstellung maßgefertigter Epithesen oder Augenprothesen auf Basis der 3D-Bildgebung. Eine weitere wichtige Challenge ist in diesem Kontext die Integration und Kombination bestehender Systeme, wie verschiedener Bildgebungsverfahren oder Patienteninformationssysteme, zu einem Gesamtsystem. Das interdisziplinäre Team arbeitet daher auch mit Softwareentwicklern, Technikern, Ocularisten und Physikern zusammen.

In der radiologischen Bildgebung stellt die Segmentierung der Orbita und des Auges aufgrund ihrer komplexen Volumenstruktur eine besondere Herausforderung dar. Schnittbildgebende Verfahren, wie die Computertomographie (CT) und die Magnetresonanztomographie (MRT) werden zur Diagnostik okulärer und orbitaler anatomischer Gegebenheiten, benigner, maligner oder entzündlicher Prozesse, prä- und postoperativer Zustände und Folgen okkulärer Traumata eingesetzt. Dabei handelt es sich um zeit- und diagnostisch aufwändige Befundungen. Daher sind die semi-automatische bzw. automatisierte Segmentierung von Schnittbildern mittels künstlicher Intelligenz von großer Bedeutung, um die klinische Entscheidungsfindung zu vereinfachen, zu unterstützen und zu komplementieren. Aktuell untersuchen wir wissenschaftlich, ob moderne Methoden aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz genutzt werden können, um die Patientenversorgung weiter zu verbessern.

Mit der konfokalen in-vivo Mikroskopie der Hornhaut lassen sich nichtinvasiv der korneale subbasale Nervenplexus, wie auch die dendritischen Zellen der Kornea visualisieren. Allerdings stellt die standardisierte Quantifizierung eine große Herausforderung dar. Mit den modernsten Methoden der Mustererkennung versuchen wir von der subjektiven Analyse über die semiautomatische Auswertung hin zur automatisierten digitalen Morphometrie zu gelangen. Auf dieser Basis soll dann mittels Künstlicher Intelligenz erforscht werden, ob die korneale Konfokalmikroskopie zur (Früh-)Diagnostik und Follow-up-Beurteilung neurologischer (z. B. unterschiedliche Polyneuropathien), internistischer (z. B. Diabetes mellitus) oder ophthalmologischer Erkrankungen (z. B. neurotrophe Keratopathie) geeignet ist, um die Versorgung dieser Patientinnen und Patienten nachhaltig zu verbessern.

Die hochauflösende optische Kohärenztomographie (OCT) erlaubt die in-vivo Darstellung der Ganglienzellaxone und Gefäße in der Retina. Damit kann ihr in der Diagnostik der glaukomatösen Optikusatrophie (Grüner Star), aber auch der einfachen Optikusatrophie im Rahmen neurodegenerativer, neuroinflammatorischer oder anderer neurologischer Erkrankungen eine entscheidende Bedeutung zukommen. Veränderungen retinaler Gefäße und retinaler Schichten können zudem bei verschiedenen benignen und malignen Erkrankungen der Retina, des Pigmentepithels oder der Aderhaut vorliegen, die mit der OCT detektiert werden können. Deshalb untersuchen wir mittels Methoden der künstlichen Intelligenz, ob die automatisierte Quantifizierung und Morphometrie einen reliablen Diagnostikmarker zur (Früh-)Erkennung und Verlaufsbeurteilung dieser Erkrankungen darstellt.

Die Funduskopie spielt eine zentrale Rolle in der Diagnostik und Verlaufskontrolle verschiedener Erkrankungen des Augenhintergrunds. Dabei können verschiedene Bildmodalitäten diese ebenfalls darstellen und weitere wichtige Pathologien, wie u. a. Aderhautnaevi, Pigmentepithelhypertrophien, Aderhautmelanome, visualisieren. Daher untersuchen wir, ob künstliche Intelligenz entsprechende Läsionen automatisiert erkennen, auswerten und klassifizieren kann. Daraus könnten dann Modelle zur diagnostischen (Früh-)Erkennung und Verlaufskontrolle der entsprechenden Läsionen entwickelt werden.

Flickerlicht-induzierte Dilatation von retinalen Gefäßen dient als Biomarker und zur in-vivo Visualisierung der mikrovaskulären Endothelfunktion bei intakter neurovaskulärer Kopplung. Diese kann sowohl statisch, als auch dynamisch präzise, kosteneffizient und nichtinvasiv analysiert werden. Wir untersuchen deshalb auch hierbei die automatisierte Auswertung und Detektion physiologischer und pathologischer Muster mittels künstlicher Intelligenz.

Aufgrund des raschen technischen Fortschritts in der Augenheilkunde in den letzten Jahren sowie der epidemiologischen und strukturellen Veränderungen in der medizinischen Versorgung, gewinnen telemedizinische Strukturen in unserem Fachgebiet zunehmend an Bedeutung. Dies gilt vor allem für die Versorgung von Patientinnen und Patienten im ländlichen Bereich sowie für benachteiligte Patientinnen und Patienten, z. B. Menschen mit Behinderung oder alleinstehende Menschen, u. a. aus Einrichtungen, die insbesondere durch die letzten Jahre der Pandemie unter erschwerten Zugangsbedingungen zu ophthalmologischen Untersuchungen gelitten haben und unterversorgt waren. Daher untersuchen wir telemedizinische Ansätze, die durch künstliche Intelligenz unterstützt werden, um niedergelassene Kolleginnen und Kollegen zu unterstützen und benachteiligte Patienten integrieren und ihre Versorgung zu verbessern.

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• Köln Fortune, Medizinische Fakultät, Universität zu Köln
• Cologne Clinician Scientist Programm (CCSP), Medizinische Fakultät, Universität zu Köln
• Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)

• Dr. Yongwei Guo - Eye Center, Second Affiliated Hospital, School of Medicine, Zhejiang University, Hangzhou, China
• Prof. Dr. Ming Lin - Department of Ophthalmology, Ninth People's Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai 200011, China
• Prof. Dr. Renbing Jia - Department of Ophthalmology, Ninth People's Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai 200011, China
• MUDr. Adam Kopecky - Klinik für Augenheilkunde, Universitätskrankenhaus Ostrava, Ostrava, Tschechische Republik
• Centrum für Integrierte Onkologie (CIO) Aachen - Bonn - Köln - Düsseldorf, Köln, Deutschland
• AG Ophthalmoplastische & rekonstruktive Chirurgie
• AG Augenprothetik