Kunstmatige intelligentie (AI) kan een belangrijke doorbraak betekenen in de oogheelkunde. Onderzoekers van Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust en University College London hebben een AI-model ontwikkeld dat voorspelt welke patiënten met keratoconus direct behandeling nodig hebben en welke patiënten veilig kunnen worden gevolgd.
Keratoconus is een progressieve oogaandoening waarbij het hoornvlies naar buiten puilt. Dit leidt tot vervormd zicht en kan uiteindelijk ernstig verlies van het gezichtsvermogen veroorzaken. De ziekte openbaart zich vaak in de tienerjaren en jonge volwassenheid en treft tot 1 op de 350 mensen. In milde gevallen kan de aandoening worden behandeld met speciale contactlenzen, maar zonder tijdige interventie kan een hoornvliestransplantatie nodig zijn. Dit is een ingrijpende en risicovolle procedure.
Een veelgebruikte behandeling is corneale crosslinking, waarbij UV-licht en riboflavine-druppels (vitamine B2) het hoornvlies verstevigen. Deze ingreep is in 95 procent van de gevallen effectief, mits tijdig uitgevoerd. Het probleem: artsen weten vaak niet bij welke patiënten de aandoening snel ernstiger wordt, en dus direct behandeld moeten worden. Ook is moeilijk in te schatten welke patiënten stabiel blijven zonder ingreep. Hierdoor worden patiënten jarenlang intensief gemonitord, wat niet alleen belastend is maar ook kostbare zorgcapaciteit vraagt.
AI als beslissingsondersteuning
Het Britse onderzoeksteam trainde een AI-algoritme met 36.673 OCT-beelden (optische coherentietomografie) van 6.684 patiënten. Door deze scans te combineren met patiëntgegevens kon het AI-algoritme voorspellen welke patiënten een hoog risico liepen op progressie van keratoconus.
De resultaten zijn veelbelovend:
- Op basis van de eerste scans kon het algoritme tweederde van de patiënten correct classificeren als laag risico, en een derde als hoog risico.
- Wanneer ook een tweede controle werd meegenomen, steeg de nauwkeurigheid tot 90%.
Dit betekent dat een aanzienlijk deel van de patiënten eerder en gerichter behandeld kan worden, terwijl anderen juist minder vaak gecontroleerd hoeven te worden. Het onderzoek werd gepresenteerd tijdens het 43e congres van de European Society of Cataract and Refractive Surgeons (ESCRS).
Meerwaarde voor zorg en patiënt
Volgens onderzoeksleider dr. Shafi Balal kan deze ontwikkeling grote impact hebben: “Met AI kunnen we voorspellen welke patiënten behandeling nodig hebben en wie veilig gemonitord kan worden. Daarmee voorkomen we onnodige controles én besparen we patiënten een late diagnose met ernstig verlies van het gezichtsvermogen als gevolg.”
“Dit onderzoek suggereert dat we vanaf het eerste consult kunnen voorspellen wie risico loopt. Zo kunnen we vroegtijdig ingrijpen en complicaties voorkomen, voegt dr. José Luis Güell van het Instituto de Microcirugía Ocular in Barcelona, hier aan toe.
Krachtiger AI-model
De onderzoekers werken nu aan een krachtiger AI-model, getraind met miljoenen oogscans, dat naast keratoconus ook andere oogziekten kan detecteren. Daarnaast wordt gekeken naar integratie van de technologie in de klinische praktijk, inclusief validatie op verschillende OCT-apparaten.
Als de resultaten bevestigd worden, kan AI niet alleen bijdragen aan betere en tijdigere zorg voor jonge patiënten, maar ook de druk op de oogheelkundige zorg aanzienlijk verlichten.
AI-gestuurde screening van oogaandoeningen
Enkele maanden geleden ontving arts-promovendus Sebastiaan van Meyel van Het Oogziekenhuis Rotterdam heeft de Bayer Ophthalmic Care Award 2025 voor zijn onderzoek naar AI-gestuurde screening bij glaucoom en leeftijdsgebonden maculadegeneratie (LMD).
Het project onderzoekt hoe AI fundusfoto’s kan analyseren om risicopatiënten al in de huisartsenpraktijk op te sporen. Dit voorkomt onnodige verwijzingen en verlicht de druk op de oogzorg. Het onderzoek bouwt voort op een door dr. Hans Lemij ontwikkeld AI-algoritme, getest op grote datasets zoals Eyepacs.
