Wir forschen

Forschung

Unser Team beschäftigt sich mit der Erschließung, der Evaluation und der Integration neuer, digitaler Technologien rund um die digitale Transformation der Augenheilkunde. Ziel ist es, dabei die zuvor meist analoge bzw. teilanaloge Diagnostik, die Operationsplanung von ophthalmochirurgischen Eingriffen, die Operationen selbst, sowie die Verlaufskontrollen von Patienten mittels digitechnischer Systeme zu verbessern.

Darauf aufbauend sollen neuartige Entscheidungsfindungssysteme entwickelt werden.

Eine besondere Herausforderung ist in diesem Kontext die Zusammenführung und Kombination bestehender teil-digitalisierter Systeme, wie Bildgebungsverfahren oder Patienteninformationssystemen zu einem umfassenden und ineinander-greifenden Gesamtsystem.

Dies umfasst die Forschung hinsichtlich multimodaler Bildgebungsplattformen, den Einsatz digitaler Technologien wie der Mikroskop-integrierten Intraoperativen Optischen Kohärenztomographie (MI-OCT) oder die Entwicklung und Analyse von Instrumenten mittels digitaler Technologien wir CAD, 3D Druck, digitalem 3D Scan bzw. Mikro CTs oder digitalen Strömungsanalysen.

„Ist very difficult to imagine that with sufficient data there will remain things that only humans can do.“

Daniel Kahneman, Wirtschaftsnobelpreisträger

Darüber hinaus ist eine besondere Herausforderung die Aufarbeitung, Integration und Auswertung bestehender, retrospektiver Daten (Big Data) mittels Künstlicher Intelligenz. 

Als Artificial Intelligence bezeichnet man die Automatisierung von intelligentem Verhalten.

AI imitiert dabei Entscheidungsstrukturen des Menschen und wird in die immer komplexer werdende Unterformen Machine Learning und Deep Learning unterteilt. Die Entwicklung sogenannter neuronaler Netze eignet sich dabei insbesondere für die Analyse von Bildgebungsdaten.

Die Anwendung von AI ist in die Augenheilkunde besonders interessant, da ophthalmologische Kranksheitsbilder oftmals als Blickdiagnose erkannt werden.

Das Auge ist zudem durch seine exponierte anatomische Lage und seine transparenten Strukturen prädestiniert für die Anwendung unterschiedlicher Bildgebungsmodalitäten. Dabei ist gerade die Kombination unterschiedlicher Bildgebungsmodalitäten für die Analyse mittels AI geeignet. 

Dies spiegelt sich ebenfalls in einer geradezu exponentiell steigenden Anzahl an Publikationen in den letzten Jahren auf dem Gebiet Artificial Intelligence und Augenheilkunde wieder.

Im gesundheitsökonomischen Kontext gehören dazu ebenfalls die (Echtzeit-) Analyse von Webeingabedaten bspw. bei Suchmaschinen oder Social Media, um gesundheitsökonomische und demographische Entwicklungen in der Augenheilkunde abzuleiten.

Dies kann bspw. ein Now-Casting im Sinne einer Ist-Aufnahme, bzw. sogar ein Forecasting im Sinne einer Vorhersage des Auftretens bestimmter Erkrankungen oder der Notwendigkeit bestimmter Therapieformen bzw. operativer Eingriffe umfassen.