Liebe Leser*innen, liebe Kolleg*innen,
die Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz (KI) haben in den letzten Jahren nahezu alle medizinischen Fachbereiche erobert, und die Augenheilkunde bildet dabei keine Ausnahme. Mit ihrer Fähigkeit, große Datenmengen schnell zu analysieren und Muster zu erkennen, eröffnet KI neue Perspektiven für die Diagnose, Behandlung und Prävention von Augenerkrankungen.
Gleichzeitig hat die KI in ihrer Anwendung einen nicht unerheblichen Einfluss auf die Ausbildung der zukünftigen Augenärzt*innen, auf den augenärztlichen Alltag und die Informationswege der Patient*innen, ebenfalls aber auch auf die Grundlagenforschung und die Entwicklung von Behandlungsstrategien.
Dabei muss man grundsätzlich unterscheiden zwischen «Large Language Models» (LLM) (oder auch «KI-Chatbots» genannt), die Texte anhand von internetbasiertem Wissen generieren und mit denen man kommunizieren kann (wie ChatGPT), und den KIs, die speziell auf Fragestellungen, häufig Bilder, trainiert werden, um bestimmte medizinische Antworten und Diagnosen herauszuarbeiten.
In dieser Ausgabe dominieren die Arbeiten, die sich mit «Chatbots» befassen. So wurde in einer Arbeit von Cohen et al., die in ihrem Wissenstransfer von Kollegin Katja Göbel vorgestellt und bewertet wird, speziell ChatGPT (Generative Pretrained Transformer) ein unterstützendes Potenzial mit hohem Wahrheitsgehalt für die ärztliche Aufklärung von Patient*innen mit okuloplastischen Fragestellungen bescheinigt. In der Arbeit von Zhang et. al., die von Kollege Klaus Rohrschneider eingeordnet wird, hingegen zeigt sich für ChatGPT hinsichtlich diagnostischer Möglichkeiten in Bezug auf das Glaukom eine deutliche Unterlegenheit zur ärztlichen Einordnung der Befunde. In der Übersichtsarbeit von Yalla et al. zeigt sich für die Information und Aufklärung zum Thema Glaukom ebenfalls eine Unterlegenheit von verschiedenen Chatbots im Vergleich zu professionell von Ophthalmolog*innen zusammengestelltem Informationsmaterial.
In einer Zusammenfassung und Bewertung von englischsprachigen Arbeiten, die sich mit KI in der Diagnose von spezifischen retinalen Erkrankungen befasst, was einen Hauptfokus für bildgebungsassoziierte KI-Systeme in der Augenheilkunde darstellt, zeigen Parmar et al. in einer weiteren Übersichtsarbeit dieser Ausgabe die Fortschritte, die steigenden Möglichkeiten, aber auch die Limitationen der Systeme.
Kollege Olaf Strauß kommentiert die Arbeit von Marchand et al., in der eine Möglichkeit vorgestellt wird, KI-gesteuert Molekularstrukturen zu erkennen, um mögliche Therapeutika zu entwickeln. Hierbei sieht auch Strauß eine Beschleunigerfunktion von KI in der Forschung.
Vermutlich stehen wir mit der KI in der Augenheilkunde noch ganz am Anfang! Dabei sollte uns bewusst sein, dass sie nicht nur Chancen, sondern auch Risiken birgt und Alltagsstrukturen von Augenärzt*innen, wie auch Ausbildungsschwerpunkte in der Ophthalmologie verändern wird. So sind auch ethische Aspekte wie Entscheidungsfreiheit, Haftungsfragen, mögliche Fehlinformationen, unterschiedlicher Zugang zur KI für Patient*innen, Datenschutz und die «Blackbox» der Datengenerierung zu berücksichtigen.
Eines scheint jedoch sicher: Auch die KI wird die ärztliche Tätigkeit nicht abschaffen und uns Ophthalmolog*innen überflüssig machen. Aber wir müssen lernen, sie sinnvoll zu nutzen und verantwortungsbewusst damit umzugehen.
Ihre Anja Liekfeld
PS: Dieser Text ist nicht KI-generiert.
