Projekt

KItatta

KI-Verfahren erkennen Qualität von Spenderhornhäuten

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In Deutschland werden jährlich mehr als 9.000 Hornhauttransplantationen durchgeführt. Trotz strenger Qualitätskriterien sind bei etwa 4-5 % der Transplantate postoperativ warzenförmige Veränderungen nachweisbar, die die Funktionsfähigkeit der Hornhaut beeinträchtigen. Bislang lässt sich nicht sicher ausschließen, ob und in welchem Ausmaß die sogenannten Guttae vorhanden sind. So kann es zur Verpflanzung krankhaft veränderter Hornhäute kommen. In einem gemeinsamen Projekt wollen die Universitätsaugenklinik des Saarlandes und das DFKI ein Verfahren entwickeln, um die Qualität der Spenderhornhäute besser beurteilen zu können. Ziel in KIttata (Künstliche Intelligenz für die Detektion und Klassifikation der Cornea guttata in der Hornhautbank vor der Keratoplastik) ist die Entwicklung eines KI-Klassifikationsalgorithmus, der die Transplantationseignung einer Spenderhornhaut vorhersagt. Damit soll die langfristige Überlebensrate der Hornhaut-Transplantate erhöht, die Notwendigkeit einer erneuten Verpflanzung gesenkt und die damit verbundenen Kosten für das Gesundheitswesen reduziert werden.

Partner

Universitätsklinikum des Saarlandes – Klinik für Augenheilkunde, Homburg

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Ansprechpartner
Dr.-Ing. Jan Alexandersson

Keyfacts

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
German Research Center for Artificial Intelligence