Onderzoekers van het Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust en het University College London (UCL) hebben op het 43e congres van de European Society of Cataract and Refractive Surgeons (ESCRS) een studie gepresenteerd waaruit blijkt dat artificiële intelligentie (AI) nauwkeurig kan voorspellen welke patiënten met keratoconus een preventieve behandeling nodig hebben om hun hoornvlies te stabiliseren.
Keratoconus, waaraan één op de 350 mensen lijdt, treedt meestal op in de adolescentie en ontwikkelt zich tijdens de volwassenheid. Sommige patiënten kunnen worden behandeld met contactlenzen, maar bij anderen verslechtert het gezichtsvermogen snel, waardoor soms een hoornvliestransplantatie nodig is. De enige beschikbare preventieve behandeling, ‘cross-linking’, bestaat uit het versterken van het hoornvlies door een combinatie van ultraviolet licht en vitamine B2. Deze behandeling is in meer dan 95% van de gevallen effectief, mits deze wordt toegepast voordat er onomkeerbare littekens ontstaan.
“Keratoconus is de belangrijkste oorzaak van hoornvliestransplantaties in de westerse wereld. Artsen kunnen echter niet voorspellen welke patiënten zullen evolueren en welke stabiel zullen blijven. Dit leidt tot langdurige en herhaalde follow-up, en vaak tot een behandeling pas na progressie”, aldus dr. Shafi Balal, eerste auteur van de studie.
De onderzoekers analyseerden 36.673 beelden van eerdere OCT-onderzoeken (optische coherentietomografie) bij 6.684 patiënten die naar Moorfields waren doorverwezen vanwege een vermoeden van keratoconus of voor follow-up. Het AI-algoritme, dat vanaf het eerste bezoek werd toegepast, maakte het mogelijk om twee derde van de patiënten te classificeren als “laag risico” (geen behandeling nodig) en het resterende derde deel als “hoog risico” (waarbij snelle cross-linking gerechtvaardigd was). Wanneer de gegevens van een tweede bezoek werden meegenomen, bereikte het model een correcte classificatiecapaciteit in 90% van de gevallen.
Volgens dr. Balal is dit “het eerste onderzoek van deze omvang dat aantoont dat AI de progressie van keratoconus kan voorspellen op basis van beelden en klinische gegevens. Onze resultaten kunnen gezichtsverlies voorkomen, het aantal transplantaties verminderen en de toewijzing van middelen optimaliseren door intensieve follow-ups te reserveren voor alleen risicopatiënten”. Het algoritme moet nog worden getest om de veiligheid ervan te garanderen voordat het op grotere schaal klinisch kan worden toegepast.
Volgens dr. José Luis Güell, trustee van de ESCRS en hoofd van de afdeling Hoornvlies, Cataract en Refractieve Chirurgie van het Instituut voor Oculaire Microchirurgie in Barcelona, die niet aan het onderzoek heeft deelgenomen, "zou deze aanpak het mogelijk maken om patiënten die waarschijnlijk achteruitgaan vroegtijdig te behandelen en omgekeerd onnodige monitoring van stabiele gevallen te vermijden. Als de doeltreffendheid ervan wordt bevestigd, zal dit op termijn het aantal transplantaties en implantaten bij jonge patiënten in de werkende leeftijd verminderen".
De onderzoekers werken nu aan het perfectioneren van hun algoritme op basis van miljoenen oogafbeeldingen, om het aan te passen aan andere taken, zoals het opsporen van infecties of erfelijke oogziekten.
