KI gestützte Diagnostik von Equine
rezidivierende
Uveitis

Basierend auf den Forschungsergebnissen von:

Annabel ScharreDominik SchollerStefan Gesell-MayTobias MüllerYury ZablotskiWolfgang ErtelAnna May

ERU, auch bekannt als Mondblindheit, ist eine Augenkrankheit bei Pferden, die zur Erblindung oder dem Verlust des Auges führen kann. Frühzeitige Erkennung kann helfen, bleibende Schäden zu minimieren. Ein Team aus Forschern und Entwicklern arbeitet daran, Tierärzten und Besitzern mit künstlicher Intelligenz dabei zu helfen, ERU rechtzeitig zu erkennen.

Zeichnung eines Pferdeauges, weißer Hintergrund, Kohlezeichnung

Veterinärophthalmologie Wie verlässlich sind Ihre ERU-Diagnosen?

Die folgenden 40 Bilder zeigen Pferdeaugen, die entweder gesund sind, an ERU leiden oder eine andere Augenkrankheit aufweisen. Testen Sie Ihre diagnostischen Fähigkeiten... Wollen Sie eine zweite Meinung? Lassen Sie sich von künstlicher Intelligenz helfen.

Nahaufnahme eines kranken Pferdeauges
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Studienergebnisse KI-gestützte Diagnose: Erkenntnisse und ihre Implikationen
Eine lächelnde Tierärztin schaut auf ihr Smartphone. Kohlezeichnung mit weißem Hintergrund

Basierend auf der Studie Comparison of veterinarians and a deep learning tool in the diagnosis of equine ophthalmic diseases

Open Access

Die Studie verglich die ophthalmologischen Diagnosen von Tierärzten mit einer für die Klassifizierung von Augenerkrankungen 'trainierten' Künstlichen Intelligenz (KI). Die KI wurde mit über 9000 diagnostisch gesicherten Bildern von Pferdeaugen trainiert und verbessert. Die fertige KI wurde an 40 neuen Bildern mit verschiedenen Augenkrankheiten getestet. Die gleichen 40 Bilder wurden ebenfalls 148 Tierärzten zur Diagnose vorgelegt.

Diagnosegenauigkeit nach Gruppen
93%
Künstliche Intelligenz
93% (95% CI: 72%–99%)
76%
Tierärzte mit Equiden spez.
76% (95% CI: 69%–81%)
67%
Tierärzte ohne Equiden spez.
67% (95% CI: 59%–74%)

In der Studie erwies sich das Deep-Learning-Tool als geeignet, da es eine gefährliche Erkrankung, die akut auftretende und chronisch wiederkehrende Uveitis mit großer Genauigkeit erkannte. Dabei wurden ophthalmologische Merkmale dieser Krankheiten wie z.B. Fibrin in der Vorderkammer oder eine unregelmäßige Pupille erkannt.

KI soll den Tierarzt nicht ersetzen, aber es kann eine gute Hilfe zur Diagnosefindung darstellen.

Prof. Dr. Anna May, FTÄ für Innere Medizin des Pferdes und Diplomate des ECEIM

Die KI hat nur vier Fotos falsch diagnostiziert, hat aber bei drei davon richtig erkannt, dass die Augen erkrankt waren. Eine Haupteinschränkung der Studie war, dass die KI nur an Bildern des vorderen Augenabschnitts trainiert wurde. Notfälle des hinteren Teils (Fundus und Netzhaut) des Auges werden von der KI nicht erkannt. So können Netzhautablösung oder Entzündung des Sehnervs momentan noch nicht diagnostiziert werden.

Insgesamt erwies sich das Deep-Learning-Tool aber als nützliche Lösung zur Erkennung verschiedener Augenerkrankungen bei Pferden. Es kann dabei helfen, Notfallsituationen zu identifizieren, und kann ein Hilfsmittel für Tierärzte bei einer vollständigen ophthalmologischen Untersuchung sein. Deep-Learning-Tools sollten sorgfältig und gezielt eingesetzt werden, da sie eine gründliche Untersuchung durch einen Tierarzt nicht ersetzen können. Künstliche Intelligenz kann die Diagnostik in fast allen Bereichen der Veterinärmedizin verbessern, wenn sie sorgfältig eingesetzt wird.

Jetzt KI mit eigenen Bildern testen
Equine-A-Eye von anirec

Ausblick Zukunft von KI in der Diagnostik

In der (Pferde-)medizin hat künstliche Intelligenz großes Potenzial ein wichtiges Werkzeug für die Diagnostik zu werden. Mit jeder neuen Technologie, die ihren Weg in die Medizin gefunden hat, wurde die Qualität und Genauigkeit bei Untersuchungen und Diagnosen in der Vergangenheit verbessert. Beispielsweise bildgebende Verfahren wie CT und MRT ermöglichen uns heute innere Vorgänge ohne invasiven Eingriff sichtbar zu machen. Künstliche Intelligenz ist der nächste logische Schritt in dieser Entwicklung.

Heute haben wir sehr viele Daten; Darunter hochauflösende Aufnahmen und umfassende Laborwerte, die viele, teils auch versteckte Details zeigen. Jeder Datenpunkt der aufgenommen wird, spiegelt einen Teil des Gesundheitszustands des Patienten wider. Sogar die Kameras die wir in Smartphones bei uns tragen, können Daten liefern, die gesundheitsrelevante Informationen enthalten. Um diese Menge an Informationen zu bewältigen, benötigt es Expertise, Erfahrung und vor allem Zeit. Und gerade im Kontext von vorbeugenden Untersuchungen ist es eine Herausforderung für Tierärzte und Besitzer, jedes Pferd oft genug zu untersuchen, um frühzeitig eine Veränderung zu erkennen. Und genau dort können wir KI unterstützend einsetzen und uns dessen Vorteile zu Nutze machen.

Mit maschinellen Lernverfahren lernen künstliche Intelligenzen anhand großer Mengen von Beispielen zusammenhängende Muster zu erkennen und so objektiv und wiederholbar Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen; Zu jeder Zeit und an jedem Ort. Und auch die Expertise und Erfahrung kann durch den Einsatz der KI ergänzt und ausgebaut werden, insbesondere während der Ausbildung.

Im gesamten Prozess der Diagnostik steht die KI unterstützend zur Seite. Besitzer erhalten bereits grobe Informationen, noch bevor sie zum Tierarzt gehen und können präventiv handeln, mit dem Wissen wie sie tierschonend vorgehen sollten. Auffälligkeiten, die ohne tiermedizinische Erfahrung noch nicht erkannt werden würden, können als Verdacht rechtzeitig von einem Experten untersucht werden. Tierärzte können viele Daten vorfiltern und gezielter bestimmte Auffälligkeiten untersuchen. Und alle erhalten eine zusätzliche Meinung, um Diagnosen differenzierter einordnen zu können und am Ende die beste Entscheidung für den Patienten zu treffen.

Am Ende entscheidet also nie die KI selbst und sie ist auch nicht dafür gedacht, aus ihrer Analyse direkt eine Therapie abzuleiten. Das Team hinter der hier gezeigten KI hat die anirec GmbH gegründet, um solche Technologien in der Welt der Pferdemedizin zugänglich zu machen. Sie haben es sich zur Aufgabe gemacht, Diagnostik zu unterstützen, Früherkennung zu ermöglichen und aus Erkenntnissen mithilfe von Daten zu lernen und dieses Wissen zu veröffentlichen. Mit dem Ziel, die Gesundheit und das Wohl der Tiere nachhaltig zu fördern.