Deneye - KI-Bewertungsmodul

KI-Bewertungsmodul

KI, die Fundusfotos in unter zwei Sekunden analysiert — und Ophthalmologen hilft, diabetische Augenerkrankungen zu erkennen, bevor sie dauerhaften Schaden verursachen.

Das Deneye KI-Bewertungsmodul analysiert Fundusfotos und vergibt eine von fünf international standardisierten Schweregradklassen für diabetische Retinopathie. Dies bietet dem überprüfenden Ophthalmologen einen unmittelbaren, evidenzgestützten Ausgangspunkt — mit reduziertem Arbeitsaufwand bei vollständiger klinischer Verantwortung.

Die KI arbeitet niemals autonom. Jede Bewertung wird von einem zertifizierten Ophthalmologen überprüft und bestätigt, bevor klinische Maßnahmen eingeleitet werden.

Sicherheit dort, wo die Daten vertraut sind. In der Hold-out-Menge des Modells und in beiden IDRiD-Evaluierungssätzen (1.249 Bilder) wurde kein einziger schwerer oder proliferativer Fall als “Keine DR” klassifiziert. Bei Datensätzen mit starken Domänenwechseln verschlechtert sich diese Marge — ein wichtiger Grund dafür, dass jede KI-Bewertung von einem Ophthalmologen überprüft wird und jede neue Einsatzstelle zunächst anhand ihrer eigenen Bilder bewertet wird.

So funktioniert es

Drei Schritte vom Foto bis zum Bewertungsergebnis

1

Bild erfasst

Ein Untersucher fotografiert die Netzhaut des Patienten mit einer Standard-Funduskamera. Das Bild wird zur Deneye-Plattform hochgeladen — auch von einem entfernten Ort ohne ständige Internetverbindung.

2

KI bewertet in <2 Sekunden

Das KI-Modell verarbeitet das Bild vor und sagt einen Schweregradwert auf der 5-Punkte-Skala der International Clinical DR Scale vorher. Das Ergebnis erscheint sofort auf der Arbeitsliste des Ophthalmologen.

3

Ophthalmologe bestätigt

Ein zertifizierter Ophthalmologe überprüft das Bild und die KI-Empfehlung. Er bestätigt, passt an oder setzt die Bewertung außer Kraft. Nur nach menschlicher Überprüfung wird das Ergebnis an den Patienten übermittelt.

Die fünf Schweregradklassen der diabetischen Retinopathie

Basierend auf der International Clinical Diabetic Retinopathy Severity Scale

Klasse	Name	Was es bedeutet	Empfohlene Nachsorge
0	Keine DR	Keine sichtbaren Anzeichen diabetischer Netzhautschäden	Routinemäßiges jährliches Screening
1	Milde NPDR	Frühe Veränderungen: Mikroaneurysmen (kleine Aussackungen in Netzhautblutgefäßen)	Überprüfung durch Ophthalmologen
2	Moderate NPDR	Umfangreichere Veränderungen: Blutungen, harte Exsudate, Wattflocken	Überprüfung durch Ophthalmologen
3	Schwere NPDR	Signifikante Gefäßschäden, hohes Risiko für Progression zu proliferativer DR	Dringende Überweisung an Netzhautspezialisten
4	Proliferative DR	Fortgeschrittenes Stadium: Wachstum von fragilen neuen Blutgefäßen, hohes Risiko für schwere Sehverluste	Dringende Überweisung zur Behandlung (z. B. Laser, Injektionen)

Unabhängige Validierung an 37.368 Bildern

Getestet auf vier unabhängigen Datensätzen aus vier Ländern — keiner wurde während des Trainings verwendet

Das Standardleistungsmaß bei der DR-Bewertung ist Quadratic Weighted Kappa (QWK) — eine Statistik, die die KI-Bewertungen mit Fachleuten-Bewertungen vergleicht und höhere Strafen für größere Abweichungen verhängt. Sie reicht von 0 (nicht besser als Zufall) bis 1,0 (perfekte Übereinstimmung). Ein Kappa über 0,80 wird in der DR-Bewertungsliteratur im Allgemeinen als “exzellent” angesehen.

Datensatz	Bilder	Land	QW Kappa	Benachbarte Genauigkeit
APTOS 2019 (hold-out)	733	Indien	0.896	97.5%
IDRiD Training	413	Indien	0.710	90.8%
IDRiD Testing	103	Indien	0.607	85.4%
Messidor-2	1,744	Frankreich	0.499	89.1%
EyePACS	35,108	USA	0.420	87.4%
Gesamt (extern)	37,368	4 Länder	0.440	87.6%

Die APTOS-Hold-out-Reihe besteht aus Bildern, die aus dem eigenen Trainingsdatensatz des Modells zurückgehalten wurden; die anderen vier Sätze sind vollständig extern — das Modell hat sie in keiner Form gesehen.

Eine Anmerkung zum Domänenwechsel (Messidor-2 Kappa 0,499, EyePACS 0,420). Das Modell wurde mit indischen Fundusfotos trainiert (APTOS 2019). Messidor-2- und EyePACS-Bilder stammen von französischen und US-amerikanischen Kliniken mit unterschiedlichen Kameras, Lichtverhältnissen und Patientendemografien, und die Bewertungsgenauigkeit sinkt entsprechend — in diesen beiden Datensätzen wurden jeweils 2 von 110 und 111 von 1.580 schweren oder proliferativen Fällen als “Keine DR” bewertet. Der Domänenwechsel ist eine gut dokumentierte Herausforderung in der DR-KI-Literatur. Deshalb ist die KI streng genommen ein Triage-Hilfsmittel unter obligatorischer ärztlicher Überprüfung, und deshalb wird jede Einsatzstelle anhand ihrer eigenen Bilder vor der klinischen Verwendung bewertet.

Trainingskurven & Verwechslungsmatrix

APTOS 2019 Trainingssatz (2.929 Bilder), 20% Hold-out-Validierung (733 Bilder). Bestes erreichtes QWK: 0,896.

Trainingsverlust und QW Kappa nach Epoche über 20 Epochen — Trainings- und Validierungsverlust & QWK nach Epoche. Die Konvergenz erfolgt nach der Nur-Kopf-Phase (erste 3 Epochen). Das Modell erreicht ein stabiles QWK von 0,896 bis Epoche 20.

5x5-Verwechslungsmatrix: KI-Bewertung vs. Fachleute-Bewertung auf APTOS-Hold-out-Satz — Verwechslungsmatrix auf dem 733-Bilder-APTOS-Hold-out-Satz. Fehler außerhalb der Diagonale sind fast ausschließlich benachbarte Klassen (ein Schritt). Keine schweren oder proliferativen Fälle (Klassen 3–4) erscheinen in der Spalte Klasse 0 “Keine DR”.

Ein detaillierter KI-Bewertungsbericht ist auf Anfrage verfügbar. Der Bericht umfasst vollständige Validierungsmetriken über alle Datensätze, pro-Datensatz-Verwechslungsmatrizen, Vergleiche der Gradverteilung und vollständige Methodologiedokumentation.

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