Rund 40% der Patienten mit Diabetes haben eine diabetische Nierenerkrankung (DKD). Neben den Nieren kann Diabetes langfristig aber auch die Augen schädigen. Diese Tatsache machten sich jetzt chinesische Forscher zunutze. Sie entwickelten ein Deep-Learning-System, das DKD anhand von retinalen Fundusbildern erkennen kann. Die Deep-Learning-KI DeepDKD wurde mit insgesamt 734.084 retinalen Fundusbildern trainiert. Für die Erkennung von Nierenschäden nutzten sie zunächst 486.312 Netzhautbilder von 121.578 chinesischen Teilnehmern zur internen Validierung. Dabei erreichte DeepDKD einen AUC-Wert von 0,842 (95% CI 0,838–0,846). Eine externe Validierung mit Datensätzen aus China, Singapur, Malaysia, Australien und Großbritannien ergab AUC-Werte von 0,791–0,826. Bei Patienten mit einer Nephropathie konnte DeepDKD zwischen isolierter diabetischer Nephropathie und nicht-diabetischer Nierenerkrankung (NDKD) unterscheiden. Die KI erreichte einen AUC-Wert von 0,906 (0,825–0,966) (externe Validierung: AUC-Werte von 0,733–0,844). Diese Unterscheidung ist bisher nur durch eine Biopsie möglich. DeepDKD könnte den Autoren zufolge als zusätzliches Instrument genutzt werden, um den Bedarf an invasiven Nierenbiopsien zu minimieren.
Quelle: Meng Z et al. The Lancet Digital Health 2025; 7 (5):100868. https://doi.org/10.1016/j.landig.2025.02.008
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