Künstliche Intelligenz bei lamellierenden Keratoplastiken

Abstract

ZusammenfassungDas Training von künstlicher Intelligenz (KI) wird auch in der Vorderabschnittschirurgie populärer. Zunehmend werden auch Studien zu lamellierenden Keratoplastiken veröffentlicht. Insbesondere die Möglichkeit der nicht invasiven und hochauflösenden Bildgebungstechnologie der optischen Kohärenztomografie prädestiniert die lamellierenden Keratoplastiken zur Anwendung von KI. Obwohl technisch einfach durchführbar, existieren bisher nur wenige Studien zum Einsatz von KI zur Optimierung lamellierender Keratoplastiken. Die vorhandenen Studien konzentrieren sich dabei vor allem auf die Vorhersagewahrscheinlichkeit eines Rebubblings bei DMEK und DSAEK bzw. auf deren Transplantatadhärenz sowie auf die Formation einer Big Bubble bei der DALK. Zudem ist die automatisierte Erfassung von Routineparametern wie Hornhautödem, Endothelzelldichte oder Größe der Transplantatablösung mittels KI inzwischen möglich. Die Optimierung der lamellierenden Keratoplastiken mittels KI birgt ein großes Potenzial. Dennoch bestehen Limitationen der veröffentlichten Algorithmen insofern, dass diese bisher nur eingeschränkt zwischen Zentren, Chirurgen sowie unterschiedlichen Geräteherstellern übertragbar sind.