ZusammenfassungIn diesem Projekt wollen wir durch die Integration von maschinellen Lernens (Deep Learning) verschiedene lokale und systemische physiologische und pathologische Biomarker sowie pathologische klinische Ergebnisvariablen aus der Netzhautfotografie vorhersagen. Ophthalmologische Untersuchungen haben einen hohen diagnostischen Wert, nicht nur bei fachspezifischen Fragestellungen (Diabetes, Hypertensive Retinopathie), sondern auch bei systemischen Erkrankungen wie entzündlichen Erkrankungen, Arteriosklerose und Diabetes. Durch die einzigartige Möglichkeit des direkten Blicks auf Blutgefäße, ermöglicht das Auge einen entscheidenden, nicht-invasiven Ansatz auf den mikrovaskulären Status und das Zentralnervensystem.

Schlüsselwörter Artificial-Intelligence Augenheilkunde Augenhintergrund Biomarker Deep-Learning Retinale-Funduskopie

EinrichtungenUKE, Universitätsklinikum Tübingen, UKE / Augenklinik, Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf (UKE), Forschungsinstitut für Augenheilkunde