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28.08.2020 | Leitthema | Ausgabe 10/2020

Der Ophthalmologe 10/2020

Künstliche Intelligenz in der Augenheilkunde

Leitfaden für Ärzte zur kritischen Bewertung von Studien

Zeitschrift:
Der Ophthalmologe > Ausgabe 10/2020
Autoren:
Dr. med. Maximilian Pfau, Guenther Walther, Leon von der Emde, Philipp Berens, Livia Faes, Monika Fleckenstein, Tjebo F. C. Heeren, Karsten Kortüm, Sandrine H. Künzel, Philipp L. Müller, Peter M. Maloca, Sebastian M. Waldstein, Maximilian W. M. Wintergerst, Steffen Schmitz-Valckenberg, Robert P. Finger, Frank G. Holz
Wichtige Hinweise

Anmerkung

Der Quelltext für die Analysen dieser Arbeit sowie die extrahierten Bildgebungsmerkmale und Visuswerte als Tabelle werden zur Nachvollziehbarkeit als Jupyter Notebook auf der GitHub-Seite des Erstautors veröffentlicht (https://​github.​com/​maximilianpfau).

Zusammenfassung

Hintergrund

Empirische Modelle sind seit Einführung der SRK(Sanders-Retzlaff-Kraff)-Formel im klinischen Alltag der Augenheilkunde etabliert. Rezente Entwicklungen im Bereich des statistischen Lernens („künstliche Intelligenz“ [KI]) ermöglichen jetzt ein empirisches Vorgehen für vielfältigste ophthalmologische Fragestellungen bei bislang unerreichter Präzision.

Fragestellung

Welche Kriterien müssen für die Bewertung von Arbeiten zum Thema KI in der Augenheilkunde berücksichtigt werden?

Material und Methoden

Es erfolgen die beispielhafte Vorhersage des Visus (stetige Zielgröße) und Klassifikation von gesunden und kranken Augen (diskrete Zielgröße) anhand von retrospektiven optischen Kohärenztomographiebilddaten (50 Augen von 50 Patienten, 50 gesunde Augen von 50 Probanden). Die Daten wurden mit verschachtelter Kreuzvalidierung (zur Lernalgorithmusauswahl und Hyperparameteroptimierung) analysiert.

Ergebnisse

Durch verschachtelte Kreuzvalidierung ließ sich der Visus im separaten Testdatensatz mit einem mittleren absoluten Fehler (MAE, [95 %-CI, Konfidenzintervall]) von 0,142 LogMAR [0,077; 0,207] vorhersagen. Kranke und gesunde Augen ließen sich im Testdatensatz mit einer Konkordanz von (Kappa nach Cohen) 0,92 klassifizieren. Die beispielhafte inkorrekte Lernalgorithmus- und Variablenauswahl resultierte in einem MAE von 0,229 LogMAR [0,150; 0,309] für den Testdatensatz. Erst durch Vergleich mit dem MAE des Nullmodells (0,235 LogMAR [0,148; 0,322]) wurde die Überanpassung offensichtlich.

Schlussfolgerungen

Die Auswahl einer ungeeigneten Kennzahl für die Anpassungsgüte, inadäquate Validierung oder Unterschlagen eines Null- oder Referenzmodells kann die tatsächliche Anpassungsgüte von KI-Modellen verschleiern. Die illustrierten Fallstricke können Klinikern und Forschern helfen, solche Unzulänglichkeiten zu erkennen.

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