Der Mensch ist ein visuelles Wesen – Sehkraft bedeutet Lebensqualität. Doch in Deutschland erblinden jährlich rund 10.000 Menschen. Die Hauptursachen dafür sind Netzhauterkrankungen wie die altersbedingte Makuladegeneration (AMD) und die diabetische Retinopathie, eine Folge von Diabetes.

Um den Verlauf der Erkrankungen zu bremsen und die Sehkraft der Betroffenen zu erhalten, injizieren Ärztinnen und Ärzte in regelmäßigen Abständen Medikamente direkt in den Glaskörper des Auges. Die intravitreale operative Medikamentenapplikation (IVOM) gehört mit 1,5 Millionen Eingriffen pro Jahr laut Hochrechnungen zu den häufigsten medizinischen Behandlungen in Deutschland.

Behandlungsmuster unzureichend erforscht

Doch welche Therapie ist für welche erkrankte Person die beste? Welche Zeitabstände bei der wiederholten Medikamentengabe im Alltag für wen am besten wirken, ist unzureichend erforscht. Die verschiedenen Behandlungsmuster variieren von Uniklinik zu Uniklinik und von Praxis zu Praxis. Und warum bleiben im wirklichen Leben die Behandlungsergebnisse oft hinter denen aus klinischen Studien zurück?

Die Datenlage in der Augenheilkunde im Hinblick auf Forschungsmöglichkeiten und Therapieentscheidungen zu verbessern, ist daher Ziel des Verbundprojekts EyeMatics. Der klinische Anwendungsfall aus der Medizininformatik-Initiative (MII) wird bis 2028 mit rund sieben Millionen Euro durch das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) gefördert.

Ein digitaler Schlüssel für verborgene Datenschätze

Für die klinische Verbundkoordination von EyeMatics ist Prof. Dr. Nicole Eter von der Klinik für Augenheilkunde am Universitätsklinikum Münster zuständig. „Die Forschung zur Augenheilkunde beschränkt sich hierzulande noch stark auf Studien in einzelnen universitären Zentren. In EyeMatics wollen wir die Daten zusammenzuführen, um so ein viel präziseres Bild von der realen Versorgungssituation zu gewinnen“, sagt Eter.

Technischer Verbundkoordinator des Projekts ist Dr. Tobias Brix vom Institut für Medizinische Informatik der Universität Münster. Bislang lagern Behandlungsdaten und Netzhautbilder weitgehend ungenutzt für die Forschung in den IT-Systemen einzelner Kliniken. Sie liegen fragmentiert in unterschiedlichen Formaten vor. „Unser Ziel ist es, mit einem Verbund aus sechs Kliniken eine große Datenbasis der Gesundheitsversorgung für die Augenheilkunde zu schaffen“, erläutert Brix.

Beteiligt sind die Universitätskliniken Münster, Aachen, Greifswald und Tübingen sowie Partner in Leipzig und Chemnitz. Darüber hinaus bringen die TU Dresden, die Universitätsmedizin Mainz, die Treuhandstelle Greifswald und das Hertie Institute for AI in Brain Health (Hertie AI), die Deutsche Ophthalmologische Gesellschaft (DOG) und die Patientenvereinigung PRO RETINA Deutschland e.V. ihre Expertise ein.

Die größte Hürde dabei: Die Kliniken müssen technisch darauf vorbereitet werden, komplexe Datensätze und Bilddaten standortübergreifend zu verarbeiten. Dazu nutzen sie die in der MII geschaffenen Forschungsdaten-Infrastrukturen, die an universitären Standorten aufgebauten Datenintegrationszentren (DIZ). „Wir entwickeln einen definierten Kerndatensatz für die Augenheilkunde, der von allen beteiligten Zentren bereitgehalten und zur Verfügung gestellt wird“, so Brix. Ein wichtiger Meilenstein ist bereits erreicht: Die sechs an EyeMatics beteiligten Klinikstandorte konnten sich auf einen gemeinsamen Standard verständigen, der nun auch auf Bundesebene etabliert werden soll.

Dashboard veranschaulicht klinische Daten standortübergreifend

Aus der standardisierten Datengrundlage entstehen neue Werkzeuge. So entwickelt das EyeMatics-Team ein klinisches Online-Dashboard (zu Deutsch Armaturenbrett), das therapierelevante Daten standortübergreifend visualisiert. Auf diese Weise lassen sich regionale Unterschiede oder Therapieschemata überblicken und vergleichen.

Zudem wird der Blickwinkel der Betroffenen direkt einbezogen: In Zusammenarbeit mit der Universitätsmedizin Mainz und der Patientenvereinigung PRO RETINA Deutschland e. V. wird ein digitaler Fragebogen entwickelt, der die subjektive Wahrnehmung der Patientinnen und Patienten während der Therapie erfasst.

Mit KI auf Biomarker-Suche

Für die Datenanalyse in EyeMatics kommt auch Künstliche Intelligenz (KI) zum Einsatz. Mithilfe von KI-gestützter Mustererkennung sollen zum Beispiel Netzhautbilder analysiert werden. „So wollen wir KI-basiert Biomarker für die Augenheilkunde identifizieren“, so Brix. „Mit solchen bildgebenden Biomarkern können wir Diagnosen beschleunigen, Therapien überwachen und Krankheitsverläufe besser vorhersagen.“ Hierbei kooperiert der EyeMatics-Verbund mit dem Hamburger KI-Diagnostikspezialisten MindPeak GmbH.

Langfristig soll das Vorhaben die medizinische Forschung nachhaltig stärken. Brix betont: „Wir sind überzeugt, dass der neue Kerndatensatz und die in EyeMatics geschaffenen Strukturen die medizinische Forschung in der Augenheilkunde entscheidend voranbringen werden.“ Langfristig ebne EyeMatics den Weg zu einer personalisierten Augenmedizin und damit zu einer besseren Gesundheitsversorgung von Patientinnen und Patienten mit Seheinschränkungen.