Vergleich der Interpretation des Sehnervenkopfes zwischen maschinellem Lernen und menschlichen Fachleuten

Erkenntnisse

  • Die künstliche Intelligenz unter Verwendung eines Deep-Learning-Systems (DLS) klassifizierte Sehnervenkopfanomalien auf Standard-Fundusfotos ohne klinische Informationen so gut wie zwei erfahrene Neuroophthalmologen.

Bedeutung

    Eine falsche Unterscheidung zwischen Papillenödem und normalen Sehnerven kann potenziell zum Verlust der Sehkraft und/oder zu lebensbedrohlichen Komplikationen führen. Es besteht ein Mangel an ausgebildeten Augenärzten, die Augen-Fundusfotos in Echtzeit interpretieren können. Die Ergebnisse dieser Studie könnten sich auf telemedizinische Plattformen auswirken, indem sie Werkzeuge bereitstellen, die eine schnelle und genaue medizinische Diagnose unterstützen.