Forschende der LMU-Pferdeklinik haben ein Deep-­Learning-Tool entwickelt, das Mondblindheit bei Pferden anhand von Fotos zuverlässig diagnostizieren kann. Die umgangssprachlich auch als Mondblindheit bekannte Equine rezidivierende Uveitis (ERU) ist eine entzündliche Augenerkrankung bei Pferden, die zur Erblindung oder dem Verlust des Auges führen kann. Sie ist eine der häufigsten Augenerkrankungen beim Pferd und kann großen wirtschaftlichen Schaden anrichten. Eine korrekte und schnelle Diagnose ist daher sehr wichtig, um bleibende Schäden zu minimieren. Ein Team um Professorin Anna May¹ von der Pferdeklinik der LMU hat ein Deep-Learning-Tool entwickelt und trainiert, das die Krankheit zuverlässig erkennt und Tierärzt*innen bei der Diagnose unterstützen kann, wie die Forschenden in einer aktuellen Studie berichten.

Im Rahmen einer Online-Umfrage baten die Forschenden rund 150 Tierärzt*innen, 40 Fotos zu bewerten. Die Bilder zeigten sowohl gesunde als auch an ERU erkrankte Augen sowie Augen mit einer anderen Erkrankung. Auch das Deep-Learning-Tool arbeitet auf der Basis von Bildanalysen und beurteilte dieselben Fotos. Anschließend verglich May die Ergebnisse der Tierärzt*innen mit denen der KI. Dabei zeigte sich, dass auf Pferde spezialisierte Tierärzt*innen die Bilder zu 76 Prozent richtig interpretierten; die übrigen Tierärzt*innen (aus Kleintier- oder gemischten Praxen) erzielten zu 67 Prozent richtige Ergebnisse. „Beim Deep-Learning-Tool lag die Wahrscheinlichkeit für eine korrekte Antwort hingegen bei 93 Prozent“, sagt May. „Die Unterschiede waren zwar statistisch nicht signifikant, aber sie zeigen dennoch, dass die KI eine ERU verlässlich erkennt und großes Potenzial hat, Tierärzte zu unterstützen.“

Das Tool ist Web-App-basiert und kann von jedem leicht bedient werden. Die einzige Voraussetzung ist ein Smartphone. „Es soll den Tierarzt nicht ersetzen, aber es kann eine gute Hilfe zur Diagnosefindung darstellen, besonders für weniger erfahrene Kolleg*innen“, betont May. Durch die frühzeitige Erkennung von ERU können betroffene Pferde schneller eine angemessene Behandlung erhalten.

Quelle
Annabel Scharre, Dominik Scholler, Stefan Gesell-May, Tobias Müller, Yury Zablotski, Wolfgang Ertel, Anna May: Comparison of veterinarians and a deep learning tool in the diagnosis of equine ophthalmic diseases. Equine veterinary Journal 2024,  https://beva.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/evj.14087?af=R

¹ https://www.pferd.vetmed.uni-muenchen.de/team/professor_innen/annamay/index.html