LONDON (IT BOLTWISE) – KI kann Netzhautaufnahmen nutzen, um das biologische Alter des Augenhintergrunds zu schätzen und mit dem tatsächlichen Lebensalter zu vergleichen. In einer koreanischen Untersuchung lag das Netzhautalter bei Menschen mit Diabetes im Schnitt 2,5 Jahre über dem chronologischen Alter. Auch Tabakkonsum und bestimmte Augenerkrankungen zeigten messbare Abweichungen. Wichtig bleibt: Die Studie berichtet Assoziationen und sieht noch keinen Routine-Einsatz in Kliniken vor.
Wer den Verlauf altersbedingter Augenerkrankungen verfolgt, kennt das Muster: Die sichtbaren Beschwerden kommen oft spät, während sich im Hintergrund bereits Veränderungen an Gefäßen, Makula oder Linse abzeichnen. Genau an dieser Lücke setzt die aktuelle KI-Forschung zur sogenannten retinalen Altersabschätzung an. Statt nur einzelne Diagnosen zu melden, versuchen Modelle das „biologische Alter“ des Augenhintergrunds zu quantifizieren. Der zentrale Vergleichsmaßstab ist dabei die Differenz zwischen geschätztem Netzhautalter und chronologischem Alter, die in der Fachwelt als „retinal age gap“ bezeichnet wird.
In der im Fachjournal GeroScience beschriebenen Untersuchung einer koreanischen Forschungsgruppe wird deutlich, wie eng dieser retinal age gap mit systemischen Risikofaktoren zusammenhängen kann. Für Personen mit Diabetes zeigte das Modell im Schnitt eine Netzhaut, die um 2,5 Jahre „älter“ eingestuft wurde als bei vergleichbaren Personen ohne die Stoffwechselerkrankung. Diese Kennzahl ist für die Präventionsforschung interessant, weil sie auf die Belastung über mehrere Organsysteme indirekt „durchschlägt“: diabetische Stoffwechselpfade wirken sich nicht nur auf die Netzhaut aus, sondern stehen zugleich für chronische Veränderungen, die sich in der Mikrozirkulation widerspiegeln können.
Auch der Tabakkonsum erscheint im Modell messbar. Bei aktuellen Rauchern lag das errechnete Netzhautalter um 0,50 Jahre über dem chronologischen Alter; ehemalige Raucher kamen auf 0,46 Jahre über dem Wert von Personen, die nie geraucht haben. Damit liefert der retinal age gap nicht nur eine Momentaufnahme, sondern könnte grundsätzlich als Integrationssignal wirken, das unterschiedliche Lebensstil- und Krankheitsfaktoren in einer Bildmodalität zusammenführt. Bei Augenerkrankungen zeigte die Studie ebenfalls deutliche Verschiebungen: Eine altersbedingte Makuladegeneration (AMD) ging im Mittel mit plus 0,6 Jahren einher, eine Katarakt mit einer Erhöhung um 1,86 Jahre.
Methodisch bleibt aber entscheidend, wie weit die Daten tragen. Die Forschungsgruppe ordnet die Ergebnisse selbst als statistische Assoziationen ein und betont, dass daraus keine Kausalität abgeleitet werden darf. Zudem stammen die Daten aus einem einzelnen koreanischen Zentrum, wodurch die Übertragbarkeit auf andere Patientengruppen und Screening-Setups noch nicht automatisch gegeben ist. Gerade für die klinische Praxis ist das ein zentraler Punkt: Modelle, die auf einem begrenzten Datensatz trainiert wurden, können bei anderer Kameratechnik, anderer Population oder abweichenden Bildqualitäten an Stabilität verlieren. Das erklärt auch, warum das Modell noch nicht für die routinemäßige klinische Anwendung freigegeben ist.
Parallel zur reinen Altersbestimmung entwickeln Forschungsgruppen KI-Systeme, die mehrere Krankheitsbilder gleichzeitig erfassen. In einer Veröffentlichung zu Multi-Task-Deep-Learning-Ansätzen wurde ein Modell beschrieben, das auf einem Fundusbild mehrere Ziele parallel ausgibt: den Schweregrad einer diabetischen Retinopathie in fünf Klassen, das Vorliegen eines Glaukoms, das Stadium einer AMD in vier Klassen sowie eine Klassifikation des kardiovaskulären Risikos. Technisch wird das System mit Bausteinen aus EfficientNet-B4, Transformer-Encodern und einer Dual-Branch-Attention aufgebaut, die Kontext über Bildbereiche hinweg verarbeiten soll. Auf anerkannten Datensätzen wie EyePACS, APTOS 2019, Messidor-2 und RIM-ONE v3 wird eine Genauigkeit von 94,7 Prozent sowie ein AUC-Wert von 0,978 berichtet; zudem werden Sensitivität (93,2 Prozent) und Spezifität (95,8 Prozent) genannt. In der Evaluierung schnitt das Multi-Task-Modell statistisch signifikant besser ab als reine Einzelmodelle (DeLong-Test, p< 0,01, Bonferroni-korrigiert).
Für die Einführung im Gesundheitssystem ist jedoch nicht nur die Modellleistung entscheidend, sondern auch der Betriebsrahmen. Nicht korrigierte Sehprobleme können den Alltag beeinträchtigen und darüber hinaus kognitive Belastungen verstärken; daraus folgt ein praktisches Interesse an frühzeitigen Kontrollen. Gleichzeitig nennen die Autoren bzw. die zugrundeliegende Diskussion infrastrukturelle Hürden: In der Versorgung werden häufig hohe Auslastung und lange Wartezeiten als Problem beschrieben, etwa bei augenärztlichen Leistungen. Deshalb werden KI-Verfahren zunehmend als Instrument zur organisatorischen Entlastung und zur Risikostratifizierung gesehen – also als „Filter und Priorisierungswerkzeug“ für medizinisches Personal, nicht als Ersatz für ärztliche Entscheidungen. In der Praxis bedeutet das oft: Screening-Programme für diabetische Retinopathie und Glaukome ausbauen, Retinographen in der Primärversorgung ergänzen und die KI-Ausgabe in klinische Workflows integrieren, die Bildqualität, Dokumentation und Nachtestung verlässlich abdecken.
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