Wie schnell schreitet die KI tatsächlich voran und was bedeutet das für Glaukompatienten und Forscher?

Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren eine rasante Entwicklung durchgemacht. Neue KI-Modelle erledigen heute Aufgaben, die noch vor wenigen Jahren als undenkbar galten, und diese Fortschritte spiegeln sich in Benchmarks, Produkten und Forschungsdurchbrüchen in vielen Bereichen wider – einschließlich der Augenheilkunde. Dieser Artikel untersucht konkrete Messgrößen des KI-Fortschritts und übersetzt sie in deren Bedeutung für die Glaukomversorgung und -forschung. Wir beleuchten reale Beispiele von KI-Tools, die Patienten bereits helfen, fassen zusammen, welche neuen Entwicklungen am Horizont erscheinen (von klinischen Studien bis zu Innovationen der nahen Zukunft), und schlagen Fragen vor, die Patienten und Forscher heute untersuchen können, um sich auf die Fortschritte von morgen vorzubereiten.

Wie wird der KI-Fortschritt gemessen (und wie schnell wächst er)?

Forscher messen den KI-Fortschritt anhand der Leistung bei anspruchsvollen Aufgaben (Benchmarks) und durch die Verfolgung von Verbesserungen im Modell-Design, bei Daten und Rechenleistung. In den letzten Jahren haben sich alle drei dieser Faktoren explosionsartig entwickelt. Zum Beispiel ergab eine Analyse, dass die „Frontier“-KI-Fähigkeiten um 2024 stark beschleunigten – und ihre Verbesserungsrate im Vergleich zu früheren Jahren etwa verdoppelten (epoch.ai) (epoch.ai). Vereinfacht ausgedrückt können KI-Systeme Probleme heute fast doppelt so schnell oder so gut lösen wie noch vor ein paar Jahren.

Warum geschieht das? Seit 2010 hat sich die Rechenleistung, die zum Training führender KI-Modelle verwendet wird, ungefähr alle sechs Monate verdoppelt (medium.com), was einem jährlichen Wachstum der Rechenleistung um das 4–5-fache entspricht. Auch die Trainingsdatensätze (wie Text oder Bilder) sind explosionsartig gewachsen – Datensätze verdreifachen ihre Größe ungefähr jedes Jahr (medium.com). Gleichzeitig haben sich die Modellgrößen (Anzahl der Parameter) jährlich verdoppelt. Diese drei Trends – massive Rechenleistung, massive Daten, massive Modelle – zusammen bilden, was einige als ein „Dreigestirn“ der schnellen KI-Skalierung bezeichnen (medium.com).

Das Ergebnis ist, dass die Fähigkeiten oft in Schüben zunehmen. KI-Modelle auf dem neuesten Stand der Technik, die noch vor ein paar Jahren mit grundlegenden Denkaufgaben zu kämpfen hatten, lösen heute mathematisch komplexe Probleme, generieren auf Anfrage realistische Bilder und führen sogar fließende medizinische Fachgespräche. Zum Beispiel haben große Sprachmodelle (LLMs) wie die GPT-Serie von OpenAI plötzliche Sprünge in ihren Fähigkeiten bei bestimmten Größenschwellen gezeigt (medium.com). Jede neue Generation (GPT-3 → GPT-4 → GPT-4.5 usw.) hat die vorherige bei einer Vielzahl von Benchmarks übertroffen. Auch spezialisierte Systeme für Seh- (Bild-) Aufgaben haben stark zugenommen, wobei Diffusionsmodelle und neuronale Netze heute realistische Bilder erzeugen oder subtile Muster mit beispielloser Genauigkeit erkennen. Kurz gesagt, das Tempo der Verbesserung ist kein langsamer linearer Anstieg – es beschleunigt sich sowohl bei den Rohmetriken als auch bei den realen Auswirkungen (epoch.ai) (medium.com).

Wichtige Erkenntnis: Der KI-Fortschritt ist konkret und messbar, und in den letzten 2–3 Jahren hat sich die Leistung bei Standard-Benchmarks und praktischen Aufgaben nahezu verdoppelt. Das bedeutet, dass neue Tools, die vor einem Jahrzehnt noch Science-Fiction waren, schneller verfügbar sind, als viele erwarten.

KI in der Glaukomversorgung heute

Glaukom ist weltweit eine Hauptursache für irreversible Blindheit, und es wird zunehmend deutlich, dass KI uns bei der Erkennung und Behandlung helfen kann. Mehrere KI-gestützte Tools finden bereits Anwendung in der Praxis oder stehen kurz davor:

• KI-gestützte Fundus- (Netzhaut-) Fotografie: Smartphones und Handkameras, die mit KI-Software ausgestattet sind, können zur Glaukom-Vorsorgeuntersuchung eingesetzt werden. Zum Beispiel zeigte eine klinische Studie aus dem Jahr 2023, dass eine Smartphone-Funduskamera (genannt PMC+5) mit einem integrierten Offline-KI-Modell (Medios AI-Glaucoma) eine Sensitivität von 93,7 % und eine Spezifität von 85,6 % zur Erkennung eines überweisungsbedürftigen Glaukoms erreichte (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). In dieser Studie identifizierte die KI 94 % der tatsächlich vorhandenen Glaukomfälle korrekt, verglichen mit nur 60 % bei Glaukomspezialisten, die die gleichen Bilder betrachteten. Dies deutet darauf hin, dass selbst eine bescheidene Smartphone-Kamera mit KI bemerkenswert gut darin sein kann, frühe Glaukomfälle zu erkennen (pmc.ncbi.nlm.nih.gov).

• Gesichtsfeldanalyse mittels KI: Ein weiteres Smartphone-basiertes Beispiel ist iGlaucoma, eine App, die Gesichtsfeldtestdaten (die Humphrey Field Analyzer-Diagramme) mithilfe von Deep Learning analysiert. In einer großen Studie, die in npj Digital Medicine veröffentlicht wurde, bewertete das iGlaucoma-System die Gesichtsfelder von Tausenden von Patienten und erreichte eine Fläche unter der Kurve (AUC) von 0,966 für die Glaukom-Erkennung (mit 95,4 % Sensitivität und 87,3 % Spezifität) (www.nature.com). Vereinfacht ausgedrückt könnte diese KI die Ergebnisse eines standardmäßigen Glaukom-Gesichtsfeldtests analysieren und Glaukom fast so gut wie Experten identifizieren, um Krankheiten zu erkennen, die möglicherweise übersehen worden wären. Sie funktioniert über eine Smartphone-App und Cloud-Verarbeitung, wodurch die Glaukom-Analyse zugänglicher wird.

• Evidenz aus klinischen Studien in der Primärversorgung: Im Jahr 2025 berichteten Forscher über eine prospektive Studie („Real-World“-Studie) eines KI-gesteuerten Netzhaut-Screening-Systems in Hausarztpraxen (GP) in Australien (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Hier wurden bei Patienten über 50 Jahren, die einen Hausarzt besuchten, nicht-mydriatische Fundusfotos von einer automatisierten Kamera gemacht, die dann von einem KI-Algorithmus auf Glaukomrisiko analysiert wurden. Das KI-System erreichte einen AUROC von 0,80 (ein gutes Maß für die Gesamtgenauigkeit) mit 65 % Sensitivität und 94,6 % Spezifität (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). In der Praxis bedeutete dies, dass von 161 Patienten, die Glaukom hatten, es aber nicht wussten, die KI 18 korrekt als revisionsbedürftig durch einen Spezialisten kennzeichnete (11 %). Patienten und Klinikpersonal fanden das System akzeptabel. Obwohl die Sensitivität verbessert werden kann, zeigte die Studie, dass KI-Screening in einer primärärztlichen Umgebung im großen Maßstab funktioniert (pmc.ncbi.nlm.nih.gov).

• Kommende Screening-Tools und Zulassungen: Ein in Großbritannien ansässiges Unternehmen, iHealthScreen, hat sogar ein KI-basiertes Glaukom-Screening-Tool (genannt iPredict-Glaucoma) patentiert, das standardmäßige Farbfundusbilder analysiert. Laut ihrer Ankündigung erstellt die KI in weniger als einer Minute einen Bericht und kann Patienten in Glaukom mit Überweisungsbedarf und nicht-überweisungsbedürftiges Glaukom einteilen. Sie berichten von einer Genauigkeit von etwa 94,3 % bei der Erkennung von Glaukom (eyewire.news). (Dies ist noch nicht von der FDA zugelassen, zeigt aber, wie Unternehmen derzeit praktische Produkte entwickeln.) Darüber hinaus ebnen bestehende KI-Medizinprodukte für verwandte Augenerkrankungen – wie das von der FDA zugelassene IDx-DR-System für das Screening auf diabetische Retinopathie – den regulatorischen Weg für zukünftige Glaukom-KI-Tools.

Zusammenfassend: Was ist bereits da? Frühanwender (meist Forschungs- und Pilotprogramme) verfügen über KI-Tools, die Augenbilder oder Gesichtsfeldtests analysieren. Diese können Augenfachpersonal schnell auf Glaukomverdächtige hinweisen. In der Klinik verwenden einige Ärzte jetzt kommerzielle OCT-Geräte (optische Kohärenztomographie), die integrierte KI-Analysen enthalten (z. B. zur Verdünnung der retinalen Nervenfaserschicht). Und Augenkliniken könnten KI-Programme pilotieren, die Patientenscans auf besorgniserregende Veränderungen überprüfen.

Fazit für Patienten: KI beginnt bereits, bei der frühen Glaukom-Vorsorge und -Diagnose zu helfen. Sie werden „KI“ vielleicht nicht direkt in der Praxis sehen, aber wenn Ihr Arzt digitale Bildgebung verwendet, könnte ein KI-Algorithmus Ihre Netzhaut oder Ihren Sehtest im Hintergrund leise analysieren. In Regionen mit geringen Ressourcen oder in Screening-Programmen ermöglichen Smartphone-basierte KI-Tests wörtlich Glaukom-Checks in der Hand eines Arztes (glaucoma.org) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Wenn Sie von neuen Glaukom-Screenings hören (z. B. bei Ihrem Apotheker oder Hausarzt), fragen Sie, ob sie KI-gestützte Kameras oder Apps verwenden. Die Evidenz zeigt, dass diese Tools Fälle finden können, die Menschen möglicherweise übersehen (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (www.nature.com).

Was kommt als Nächstes? KI in Forschung und klinischen Studien für Glaukom

Da die KI-Entwicklung so rasant beschleunigt, entsteht eine Pipeline neuer Tools für die Glaukomversorgung. Hier sind einige Bereiche, die man beobachten sollte:

• Progression-Vorhersage: Forscher nutzen KI, um vorherzusagen, welche Patienten schneller schlechter werden. Zum Beispiel erstellte eine Studie aus dem Jahr 2023 „Überlebens“-KI-Modelle unter Verwendung jahrelanger Patientenakten (EHR-Daten). Diese Modelle sagten voraus, ob und wann ein Glaukompatient operiert werden müsste. Die besten Modelle (Deep Learning und baumbasierte KI) erreichten einen Konkordanzindex von etwa 0,77–0,80 (pubmed.ncbi.nlm.nih.gov), was ältere statistische Methoden übertraf. Das bedeutet, dass KI eines Tages einem Patienten und Arzt sagen könnte: „Ihre Krankheit wird sich wahrscheinlich in den nächsten Jahren schnell verschlechtern, daher sollten wir eine frühere Intervention in Betracht ziehen.“ Solche KI-Risikowerte könnten die Nachsorge personalisieren: häufigere Kontrolluntersuchungen oder präventive Behandlung für Hochrisikopatienten.

• Verbesserung der Testqualität: KI wird auch zur Verbesserung der Bildgebung selbst eingesetzt. Einige Gruppen wenden Deep Learning auf alte oder qualitativ minderwertige OCT-Scans (oder Fundusfotos) an, um sie „hochzuskalieren“ und zu entrauschen, wodurch verlorene Details effektiv wiederhergestellt werden (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Dies könnte Kliniken ermöglichen, schnellere oder günstigere Scans zu verwenden und dennoch eine präzise Erkennung der Nervenverdünnung zu erzielen. Es gibt sogar KI, die eine Reihe von Bildern über die Zeit hinweg ausrichten kann, um sehr langsame Veränderungen am Sehnervenkopf hervorzuheben, die Menschen möglicherweise übersehen würden (pmc.ncbi.nlm.nih.gov).

• Integration mit anderen Daten: Hybridmodelle werden entwickelt, die Bildgebung mit genetischen oder klinischen Daten kombinieren. Zum Beispiel trainieren Studien KI sowohl mit Netzhautscans als auch mit Patientenrisikofaktoren (Alter, Augeninnendruck, Familienanamnese), um die Vorhersagekraft zu verbessern (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Bei Erfolg könnte ein zukünftiges Tool einen „Glaukom-Risikoscore“ für einen Patienten generieren, indem es alle Daten gleichzeitig verarbeitet.

• Forschung zur Sehrestauration: Über die Diagnose hinaus kreuzt sich KI mit modernsten Behandlungen. Obwohl noch nicht für Glaukom verfügbar, gibt es KI-Bemühungen in der Optogenetik/neuronalen Prothese und der Gentherapie, die eines Tages helfen könnten, das Sehvermögen wiederherzustellen. Zum Beispiel entwickeln Teams „intelligente bionische Augen“, die KI nutzen, um Stimulationsmuster auf Netzhaut- oder Hirnimplantaten zu optimieren (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Ein kürzlicher Labordurchbruch beinhaltete ein Hirnimplantat, das bidirektional mit dem visuellen Kortex kommuniziert: In Experimenten erkannten blinde Freiwillige Formen und Buchstaben in Echtzeit, weil das KI-gesteuerte Implantat sich an ihre neuronalen Reaktionen anpasste (neurosciencenews.com). Dies ist Forschung in einem sehr frühen Stadium (für schweren Sehverlust jeglicher Ursache, nicht spezifisch für Glaukom), aber es zeigt, wie KI-gestützte Sehprothesen Glaukompatienten eventuell einen Teil des funktionellen Sehvermögens zurückgeben könnten, wenn der Sehnerv zu stark geschädigt ist. Auch KI wird im Gentherapie-Design eingesetzt – zum Beispiel, um optimale virale Verabreichungswege oder neuartige molekulare Ziele in Netzhautzellen zu finden – was die Entwicklung von Therapien der nächsten Generation zum Schutz des Sehnervs beschleunigen könnte.

• Neue Geräte für die Versorgungsleistung: Halten Sie Ausschau nach neuen Produkten, die auf den Markt kommen. Unternehmen entwickeln KI-gesteuerte Kontaktlinsen oder Brillen, die den Fokus für das Sichtfeld anpassen können, was potenziell bei peripherem Sehverlust helfen könnte. Telemedizinische Tools werden KI nutzen, um Spezialisten die Fernbeurteilung von Glaukompatienten zu ermöglichen (zum Beispiel macht ein Patient einen Feldtest zu Hause auf einem Tablet, wobei die KI die Ergebnisse vorscreeningt). Roboterchirurgische Werkzeuge, die von KI geleitet werden, sind ebenfalls eine aufkommende Idee, die bestimmte Glaukomoperationen in Zukunft sicherer oder präziser machen könnte.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sich Spätentwicklungen und Studien für mehrere Glaukom-Anwendungen von KI bereits in vollem Gange befinden. Forscher sollten beachten, dass wir innerhalb weniger Jahre FDA- (oder gleichwertige) Zulassungen für KI-basierte Glaukom-Tools sehen könnten, ähnlich wie wir es zuvor bei der diabetischen Retinopathie erlebt haben. Glaukomspezialisten und Kliniker werden diese Tools bald in die Praxis integrieren müssen – zum Beispiel, indem sie die Leistung jeder neuen KI an ihrer Patientenpopulation validieren, bevor sie sich darauf verlassen.

Sehrestauration und bahnbrechende Technologien am Horizont

Blickt man weiter in die Zukunft, so entsteht, wenn die aktuellen Trends in KI und Neurotechnik anhalten, eine sehr optimistische Vision der Glaukombehandlung: Schutz und möglicherweise sogar Wiederherstellung des Sehvermögens für Patienten, die sonst erblinden würden. Hier sind einige Möglichkeiten:

• Neuroprothetisches Sehen: Wie oben erwähnt, liegt die Spitze der Forschung bei Hirn- und Netzhautimplantaten. Es gibt bereits Netzhautimplantate (wie das Argus II), die die Netzhaut elektrisch stimulieren, um ein grobes Sehvermögen zu erzeugen. Neue Forschungen kombinieren solche Implantate mit KI. Zum Beispiel stellte eine Rezension aus dem Jahr 2025 fest, dass die Integration von KI in bionische Augen die Art und Weise, wie das Gerät Neuronen stimuliert, optimieren und die visuelle Ausgabe für den Benutzer verbessern könnte (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Ein kürzlicher Durchbruch bestand darin, Elektroden direkt in den visuellen Kortex von blinden Freiwilligen zu implantieren, mit einer geschlossenen KI-Schleife, die die Stimulation in Echtzeit anpasste. Die Freiwilligen konnten Muster und Buchstaben erkennen, ein Novum für jedes Gerät jenseits winziger Lichtblitze (neurosciencenews.com). Wenn sich solche „Zwei-Wege“-KI-gesteuerten Implantate weiterentwickeln, ist es denkbar, dass wir im nächsten Jahrzehnt Geräte haben könnten, die selbst Glaukompatienten im Endstadium ein teilweises funktionelles Sehvermögen bieten (obwohl der klinische Einsatz viel mehr Tests erfordern würde).

• Intelligente Medikamentenentwicklung: KI-Modelle können die Suche nach neuen Glaukombehandlungen dramatisch beschleunigen. Zum Beispiel kann maschinelles Lernen genetische Daten und die Biologie von Netzhautzellen analysieren, um neuroprotektive Faktoren (Substanzen, die Sehnervenzellen am Leben erhalten) zu identifizieren. Eine Studie verwendete KI, um ein vielversprechendes molekulares Ziel für ein Glaukommedikament auszuwählen (www.thebrighterside.news). Wenn sich diese Forschungsrichtung bewährt, könnten wir AI-beschleunigte neuroprotektive Therapien in der Entwicklung sehen, die darauf abzielen, Nervenschäden zu stoppen, bevor es zu einem Sehverlust kommt.

• KI-gesteuerte regenerative Therapien: Gentherapie und Zelltherapie bei Glaukom (mit dem Ziel, Netzhautganglienzellen zu regenerieren oder zu stärken) sind ebenfalls Bereiche, in denen KI helfen könnte. KI könnte bei der Entwicklung von Gen-Edits oder Stammzellbehandlungen assistieren, die natürliche Netzhautsignale nachahmen. Obwohl für Glaukom noch spekulativ, zeigt der allgemeine Trend, dass die KI-gesteuerte biomedizinische Forschung neue Wege aufdeckt, Nerven zu heilen und Gewebe schneller als zuvor wiederherzustellen.

Im Wesentlichen werden Durchbrüche, die Science-Fiction waren – wie die teilweise Wiederherstellung des Sehvermögens durch Implantate oder maßgeschneiderte Gentherapien – denkbar. Wir müssen jedoch vorsichtig sein: Jeder Schritt erfordert sorgfältige klinische Studien. Diese fortgeschrittenen Therapien sind noch nicht verfügbar, aber KI ist eine der ermöglichenden Technologien dahinter.

Praxisnahe Szenarien: Worauf Patienten und Wissenschaftler achten sollten

Um dies zu konkretisieren, betrachten wir einige Szenarien:

• Patienten-Szenario: Alice, 58, hat ein neu diagnostiziertes frühes Glaukom. Bei ihrem nächsten Besuch verwendet ihr Augenarzt einen KI-gestützten OCT-Scan, der eine verdächtige Verdünnung der Nervenfaserschicht hervorhebt. Der Arzt erklärt, dass ein KI-Algorithmus ein Muster angezeigt hat, das mit einer fortschreitenden Erkrankung übereinstimmt, daher sollte Alice ihre Augentropfen gewissenhaft verwenden und in 6 Monaten wiederkommen (anstatt ein Jahr zu warten). Später liest Alice, dass eine Smartphone-Screening-App in nahe gelegenen Gemeindekliniken getestet wird; sie fragt ihren Arzt, ob sie diese ausprobieren könnte, um ihren Zustand von zu Hause aus im Auge zu behalten. Der Arzt erklärt, dass die App (in Studien validiert) Gesichtsfelder oder Augenbilder aufzeichnen und einen sofortigen Risikoscore für Glaukom geben kann. Alice nimmt an der Studie teil und lädt monatlich Tests auf ihr Telefon hoch – die KI der App bestätigt, dass ihre Krankheit stabil bleibt, was ihr Seelenfrieden gibt.

• Forscher-Szenario: Dr. Chen entwickelt eine Studie zur Glaukomprogression. Da sie weiß, dass KI boomt, arbeitet sie mit Informatikern zusammen, um Deep Learning an einem großen öffentlichen Datensatz von OCT-Scans und Patientenergebnissen anzuwenden. Sie trainieren ein Modell, um vorherzusagen, welche Patienten am schnellsten ihr Sehvermögen verlieren werden, in der Hoffnung, neue Bildgebungs-Biomarker zu identifizieren. Gleichzeitig verfolgen sie neue KI-Augenheilkunde-Apps. Wenn ein neues von der FDA zugelassenes KI-Gerät für das Glaukom-Screening auf den Markt kommt, plant Dr. Chen eine kleine Studie, um es mit Standardtests in ihrer Klinik zu vergleichen. Sie nimmt auch an Konferenzen über KI in der Augenheilkunde teil, um sicherzustellen, dass ihre Förderanträge automatisierte Tools berücksichtigen. Durch kontinuierliche Information positioniert Dr. Chen ihre Forschung, um KI-Tools für schnellere Entdeckungen zu nutzen.

Aus diesen Beispielen, worauf zu achten ist:

• Patienten sollten nach Screening-Optionen fragen. Wie zugänglich sind neue KI-gestützte Screenings in Ihrer Klinik oder Apotheke? Wenn Sie Werbung für KI-Augentests sehen, erkundigen Sie sich, ob diese klinisch validiert sind. Fragen Sie Ihren Arzt, ob KI-Tools (wie die Smartphone-Fundusbildgebung) zur leichteren Überwachung eingesetzt werden könnten.
• Patienten sollten, wenn möglich, auch an Studien oder Datenregistern teilnehmen. Glaukomforscher benötigen vielfältige Patientendaten, um KI-Modelle effektiv zu trainieren. Die Teilnahme an einer Studie (mit entsprechender Zustimmung) kann dazu beitragen, neue KI-Tools auf den Markt zu bringen.
• Forscher und Kliniker sollten sich über KI-Literatur und -Richtlinien auf dem Laufenden halten. Zum Beispiel Fachartikel über KI im Glaukom lesen oder an Workshops zu medizinischer KI teilnehmen. Erwägen Sie die Zusammenarbeit mit KI-Experten zur Analyse Ihrer Daten – Techniken, die bei Bildern oder Genetik in anderen Krankheiten funktionierten, sind oft auf die Glaukomforschung übertragbar.
• Sowohl Patienten als auch Anbieter sollten sich der Einschränkungen bewusst sein. KI-Tools funktionieren am besten, wenn sie an Patienten wie Ihnen validiert wurden (ähnliche Hintergründe, Bildgebungsgeräte usw.). Fragen Sie immer: „Wurde diese KI an Menschen wie mir getestet?“ oder „Wie hoch ist die Falsch-Positiv-Rate?“ Verstehen Sie, dass kein Tool perfekt ist – KI ist eine Hilfe, kein Ersatz für Expertenurteile.

Sehvermögen schützen mit KI: Fragen an Ihr Behandlungsteam

Angesichts dieser Fortschritte sind hier Fragen, die Patienten stellen könnten und Schritte, die sie unternehmen sollten:

• „Gibt es KI-basierte Glaukom-Screening-Tests, die mir zur Verfügung stehen? Wie genau sind sie?“
• „Nutzt mein Augenarzt eine automatisierte Analyse von Netzhautscans oder -feldern? Was haben sie in meinem Fall gefunden?“
• „Gibt es klinische Studien oder neue Behandlungen (wie neuroprotektive Medikamente), für die ich infrage kommen könnte, insbesondere solche, die KI-Tools einbeziehen?“
• „Sollte ich meine Gesichtsfelder oder meinen Augeninnendruck mit einer mobilen App verfolgen? Wenn ich solche Selbstüberwachung durchführe, könnte die KI-Analyse meinem Arzt helfen?“

Für Forscher und Kliniker:

• „Wie kann ich KI-Vorhersagen in meine Patientenversorgung integrieren? Benötige ich neue Geräte oder Schulungen?“
• „Welche Datensätze sind für Glaukom verfügbar, die ich zum Trainieren oder Testen eines KI-Modells verwenden könnte?“
• „Wie schnell könnten Zulassungsbehörden KI-Tools für Glaukom genehmigen, und wie wird die Versicherung damit umgehen?“

Proaktiv zu bleiben – zuverlässige medizinische Nachrichten zu lesen, an Augenheilkunde-Webinaren teilzunehmen oder Patientenschutzgruppen beizutreten – wird uns allen helfen, die Fortschritte der KI zu nutzen, ohne abgehängt zu werden.

Fazit

KI-Technologie schreitet erstaunlich schnell voran, wobei die letzten Jahre deutliche mehrfache Gewinne gezeigt haben. Für Glaukom sehen wir bereits die Auswirkungen: zugänglichere Screenings, automatisierte Analyse klinischer Tests und intelligentere Vorhersagen des Krankheitsverlaufs. In den kommenden Jahren können wir erwarten, dass KI-Tools Teil der routinemäßigen Glaukomversorgung werden, indem sie helfen, Ablösungen zu erkennen und die Behandlung anzupassen. Weiter blickend, ermöglicht KI sogar die Forschung an der Sehrestauration (durch Prothesen oder Gentherapie), die die Aussichten für Patienten mit schwerer Erkrankung dramatisch verändern könnte.

Für Patienten bedeutet dies leistungsfähigere Wege, Glaukom frühzeitig zu erkennen und genau zu überwachen. Für Forscher und Kliniker bedeutet es neue Werkzeuge zum Verständnis und zur Bekämpfung der Krankheit. Informiert zu bleiben und die richtigen Fragen zu stellen, wird jedem – Patienten und Anbietern – helfen, sich so zu positionieren, dass sie von diesen Durchbrüchen profitieren. Die Ära der KI in der Augenheilkunde ist angebrochen, und für Glaukom verspricht sie nichts weniger als die Transformation von Diagnose, Behandlung und vielleicht sogar die Wiederherstellung des Sehvermögens in der Zukunft.

Quellen: Aktuelle Studien und Übersichtsartikel dokumentieren diese Trends und Technologien (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (www.nature.com) (pubmed.ncbi.nlm.nih.gov) (neurosciencenews.com) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (epoch.ai) (medium.com) u. a.