Medical App Cradle 04.10.2019, 11:36 Uhr

Smartphone-App erkennt Augenkrankheiten bei Kindern

Die App CRADLE White Eye Detector erkennt Augenkrankheiten bei Kindern mit einer Genauigkeit von 80 %. Zu diesem Ergebnis kommt eine aktuelle Studie, die in der wissenschaftlichen Fachzeitschrift Science Advances erschienen ist.

Close up Frau Auge

Augen via Smartphone analysieren.

Foto: panthermedia.net/shmeljov

Sehstörungen und Augenkrankheiten bei Kindern lassen sich bei rechtzeitiger Diagnose wirksam behandeln. Augen liefern uns Menschen 80 % der Informationen. Umso wichtiger, dass Augen sehen können wie ein Adler. Die App Cradle bewegt sich auch im Bereich der 80 %. Sie weist eine entsprechende Genauigkeitsschwelle bei der Erkennung von Augenkrankheiten bei Kindern auf. Die Analyse soll genauso präzise sein wie bei Fachärzten. Die Geräte, die von geschulten Augenärzten verwendet werden, sollen ebenso funktionieren wie die Technologie der App. Die App ist für Android und iOS verfügbar und spricht vor allem Eltern an, die so Leukokorie bei ihren Kindern erkennen sollen. Unter Leukokorie versteht man das weißliche Aufleuchten der Pupille bei Gegenlichttests. Als Ursache kommen diverse Erkrankungen des Auges in Frage.

White Eye Detector App hilft Eltern

Eine weiße Pupille kann ein normaler fotografischer Effekt sein. Ähnlich wie die lästigen roten „Kaninchenaugen“ auf Bildern, die mit Blitz aufgenommen wurden, kann es zu weißen Augen auf dem Bild kommen. Allerdings kann es auch ein Anzeichen für eine Augenkrankheit sein. Die App unterstützt Eltern, indem sie Bilder auf dem Smartphone oder Tablet analyisert, die weiße Pupillen beinhalten. Diese Bilder werden gekennzeichnet, sodass Eltern sie prüfen können. Der Algorithmus der Anwendung soll stetig verbessert werden.

Cradle wurde 2014 erfunden. Der Forscher Bryan Shaw ließ seine eigenen Erfahrungen in die App-Entwicklung einfließen. Sein Sohn hatte eine Retinoblastom-Diagnose erhalten. Dies ist ein bösartiger Tumor in der Netzhaut des Auges. Unbehandelt ist das Retinoblastom tödlich. Shaw kam die Idee, dass eine App kontinuierlich Fotos aufspürt und nach Anzeichen von Augenkrankheiten sucht. Die Merkmale sind für das bloße Auge oft unsichtbar, sodass ein smarter Algorithmus hier wirklich helfen kann.

„Dies ist einer der wichtigsten Aspekte beim Erstellen der App“, sagt Shaw. „Wir wollten in der Lage sein, alle Farbtöne und Intensitäten von Leukokorie zu erkennen. Als Elternteil eines Kindes mit Retinoblastom bin ich besonders daran interessiert, die Spuren von Leukokorie zu entdecken, die als graue Pupille erscheinen und mit bloßem Auge schwer zu erkennen sind.“

Studie belegt Genauigkeit von 80 %

Doch arbeitet Cradle auch so zuverlässig wie die Erfinder es versprechen? Eine aktuelle Studie ist dieser Frage auf den Grund gegangen. Die Ergebnisse wurden in der wissenschaftlichen Fachzeitschrift Science Advances (Vol. 5, no. 10) veröffentlicht. Die App analysierte für die Untersuchung mehr als 50.000 Fotos von 40 Kindern. Bei der Hälfte der Kinder wurde eine Augenkrankheit festgestellt. Die anderen 50 % stufte die App als gesund ein. 80 % der gekennzeichneten Bilder konnten Kindern zugewiesen werden, die Anzeichen einer Leukokorie aufwiesen. Ein gutes Jahr vor der offiziellen Krankheitsdiagnose hat die mobile Anwendung die Gefahr erkannt.

Shaw und sein Team aus Studenten trainieren derzeit den Algorithmus weiter. Sie wollen die Quote der Fehlalarme deutlich reduzieren.

Smartphone-Fotografie als Diagnose-Tool

Das Smartphone ist aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken. Zahlreiche Schnappschüsse und Urlaubsbilder finden sich darin. Warum also das Endgerät nicht auch als Diagnose-Tool nutzen. Natürlich ersetzen Medical-Apps nicht den Gang zum Arzt und eine fachmännische Betreuung. Dennoch können sie uns unterstützen und auf unsere Gesundheit achten. Ob Fitness-Tracker oder digitales Tagebuch für Diabetiker: Es gibt mittlerweile viele E-Health-Lösungen auf dem Markt. In Zukunft könnte Cradle auch autonom arbeiten und die persönlichen Fotos eines Benutzers während der gesamten Kindesentwicklung scannen.

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