Diabe­ti­sche Retinopathie

KI-assistierte Erkennung geschlechtsspezifischer Muster auf Fundusaufnahmen

1. September 2025

BIERMANN – Vancou­ver (Kanada). Geschlech­ter­spe­zi­fi­sche Ansät­ze für die Diagnos­tik und Thera­pie verschie­dens­ter Erkran­kun­gen werden immer stär­ker erforscht. Nun haben Wissen­schaft­ler aus Erkennt­nis­sen einer groß ange­leg­ten Analy­se von Fundus­bil­dern die Hypo­the­se gene­riert, dass sich eine diabe­ti­sche Reti­no­pa­thie (DR) je nach Geschlecht unter­schied­lich mani­fes­tie­ren könnte. Demnach besit­zen Frauen mögli­cher­wei­se einem höhe­ren Risiko für ein Maku­la­ödem (ME), während Männer einem höhe­ren Risiko für eine proli­fe­ra­ti­ve DR (PDR) ausge­setzt sein könnten.

Abge­se­hen von Über­le­gun­gen während einer Schwan­ger­schaft wird das Geschlecht derzeit bei Diagno­se, Manage­ment oder Thera­pie von DR nicht berück­sich­tigt“, beto­nen die Forschen­den um Erst­au­tor Parsa Dela­va­ri von der Univer­si­tät British Colum­bia in der Zeit­schrift „PLoS One“.

Um heraus­zu­fin­den, ob sich eine DR bei männ­li­chen und weib­li­chen Pati­en­ten unter­schied­lich mani­fes­tiert, bedien­ten sich die Wissen­schaft­ler eines Daten­sat­zes von 2967 Netz­haut­bil­dern und nutzen Convo­lu­tio­nal Neural Networks (CNN). Die Aufnah­men ordne­te man einer männ­li­chen und einer weib­li­chen Gruppe zu und sortier­te sie zudem nach Alter, ethni­scher Zuge­hö­rig­keit, Schwe­re­grad der DR und Hämo­glo­bin-A1C-Werten. Im zwei­ten Schritt führte man eine Fein­ab­stim­mung von 2 vortrai­nier­ten VGG16-Model­le durch: Eines wurde mit dem ImageN­et-Daten­satz trai­niert und das andere mit einer Geschlechts­klas­si­fi­zie­rungs­auf­ga­be unter Verwen­dung von Bildern des Augen­hin­ter­grun­des gesun­der Menschen. Die dabei erziel­ten Flächen unter der Kurve (AUC) geben die Forschen­den mit 0,72 bzw. 0,75 an – deut­lich über dem Zufallsniveau.

Um heraus­zu­fin­den, wie diese Model­le zwischen männ­li­chen und weib­li­chen Netz­häu­ten zu unter­schei­den in der Lage sind, erstell­ten die Studi­en­au­toren Sali­enz­kar­ten, in denen kriti­sche Netz­haut­be­rei­che für eine korrek­te Klas­si­fi­zie­rung hervor­ge­ho­ben werden. Diese Karten zeig­ten, dass sich CNNs je nach Geschlecht auf unter­schied­li­che Netz­haut­be­rei­che konzen­trier­ten: auf die Makula bei Frauen und auf die Sehner­ven­pa­pil­le und die peri­phe­ren Gefäße entlang der Arka­den bei Männern. Dieses Muster unter­schied sich deut­lich von den Sali­enz­kar­ten, die von an gesun­den Augen trai­nier­ten CNNs erstellt wurden.

(ac)

Autoren: Delavari P et al.
Korrespondenz: Ipek Oruc; ipor@mail.ubc.ca
Studie: AI-Assisted identification of sex-specific patterns in diabetic retinopathy using retinal fundus images
Quelle: PLoS One 2025 Aug 7;20(8):e0327305.
doi: 10.1371/journal.pone.0327305

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