Forscher der Tohoku-Universität haben eine künstliche Intelligenz entwickelt, die anhand eines einzigen Netzhautfotos das sogenannte Retina-Alter schätzen und so das Risiko für schwere Erkrankungen wie Diabetes erkennen kann. Das Team unter der Leitung von Professor Toru Nakazawa stellte im Fachjournal Communications Medicine vor, dass das Modell biologische Alterungsprozesse im Auge quantifizieren kann. Basis des Systems sind Fundusbilder, die bei regelmäßigen Check-ups bereits standardmäßig erhoben werden. Dies macht die Methode zu einer nahezu reibungslosen Ergänzung des klinischen Arbeitsablaufs, da keine zusätzlichen Untersuchungen oder Blutentnahmen notwendig sind. Das KI-Modell wurde mit über 50.000 qualitativ geprüften Bildern von gesunden Erwachsenen trainiert und an weiteren mehr als 7.000 Bildern validiert. Dabei wurde der Blutzuckermarker HbA1c in den Trainingsprozess einbezogen, um altersbedingte Netzhautmuster präziser zu erfassen. In der Praxis würde die Anwendung jedoch rein visuell erfolgen. Die Ergebnisse zeigen, dass das Modell bei der Altersvorhersage genauer ist als bisherige Referenzwerte, mit einer durchschnittlichen Abweichung von nur etwa drei Jahren. Die Forscher analysierten zudem die Differenz zwischen dem KI-geschätzten Retina-Alter und dem tatsächlichen chronologischen Alter, das sogenannte Retina-Alter-Gap. Es zeigte sich, dass bei Personen mit Diabetes, Herz-Kreislauf-Erkrankungen oder früherem Schlaganfall diese Differenz signifikant größer ist. Das bedeutet, dass die Netzhaut bei diesen Betroffenen optisch gealterter erscheint, als es ihr Lebensalter erwarten ließe. Während die Studie auf Querschnittsanalysen beruht und somit Korrelationen aufzeigt, aber keine Kausalität beweist, sind die Erkenntnisse vielversprechend. Die Autoren betonen, dass zukünftige Langzeitstudien erforderlich sind, um den prädiktiven Wert für die Entstehung von Krankheiten zu verifizieren. Professor Nakazawa kündigte bereits eine groß angelegte Längsschnittstudie an, die über drei Jahre mehr als 10.000 Personen begleiten wird, um zu prüfen, ob Signale des Retina-Alters mit der späteren Entwicklung von Herz-Kreislauf- und anderen systemischen Erkrankungen zusammenhängen. Ziel des Werkzeugs ist es, in Zukunft als wirksames Screening-Instrument zu dienen. Es könnte helfen, Patienten zu identifizieren, die einer weiteren gesundheitsbezogenen Bewertung bedürfen oder von personalisierten Präventionsstrategien profitieren. Die endgültige Anwendung würde jedoch immer im Ermessen des behandelnden Arztes liegen, der die KI-Ergebnisse in den Gesamtkontext einordnen muss. Die Studie unterstreicht das Potenzial, bildgebende Verfahren der Augenheilkunde durch moderne KI-Technologien für die allgemeine Gesundheitsvorsorge nutzbar zu machen.