KI-Katarakt - Entwicklung eines KI-gestützten Systems zur Identifizierung von prädiktiven Faktoren im Rahmen des perioperativen Komplikationsmanagements in der Katarakt-Chirurgie

Abstract

N4 entwickelte eine modulare Architektur für die Erhebung, Pseudonymisierung und Analyse klinischer Daten. Eine Golang-Applikation extrahiert IOL-Master-Messungen, OP-Berichte und Patientenakten aus dem klinischen Informationssystem und überträgt diese als passwortgeschützte ZIP-Dateien in eine demilitarisierte Zone (DMZ) der Augenklinik Sulzbach (AKS). Eine Java-Applikation automatisiert den Download und die Verarbeitung, wobei die Daten in einer PostgreSQL-Datenbank ohne Internetzugang gespeichert werden. Auf dieser Grundlage wurden Datenpipelines, Outlier-Detektoren und ein Demonstrator-Interface entwickelt. Versuche mit Machine-Learning-Modellen und KI gestützte Verfahren zeigen auf Basis pseudonymisierter Testdaten, dass explorative Erkenntnisse weitere Forschungen motivieren können. Die enge Zusammenarbeit mit der Augenklinik Sulzbach führte zur Definition relevanter Komplikationen und zur Priorisierung wichtiger Merkmale wie Achslänge und Glaskörperraumtiefe für intraoperative Schwierigkeiten sowie die berechnete Glaskörpertiefe und den Quotienten aus Linsendicke und Achslänge für postoperative Ereignisse.