Künstliche Intelligenz (KI) findet sich in vielen Anwendungen des Alltags. Das Navigationsgerät im Auto, das Buchen und Stornieren von Hotels oder Reisen im Internet, der Spam-Ordner oder die Verfolgung eines Pakets beruhen alle auf der Anwendung von KI. Hat die Digitalisierung in der Vergangenheit einfache und routinemäßige Tätigkeiten ersetzt, so wird KI zunehmend Tätigkeiten von Spezialisten (z.B. Juristen, Ärzte) verändern. Als Intelligenz soll im Folgenden die Fähigkeit eines Systems verstanden werden, neues Wissen zu schaffen, mit dem es auf veränderte Bedingungen der Umwelt adäquat reagieren kann. Von Dr. Andreas Berke

Data Mining

Daten sind der Rohstoff der KI. Jeder Klick im Internet, jeder Kauf mit einer Kreditkarte, die eingeschaltete Standortbestimmung des Smartphones, die Verwendung einer Smart Watch usw. liefern Daten. Die riesigen und häufig auch rasch wechselnden Datenmengen können mit klassischen Auswertungsverfahren (z.B. Excel) nicht mehr bewältigt werden. Hier liegt eine der Stärken von KI. Sie ermöglicht es auch in riesigen Datenmengen Zusammenhänge/Korrelationen oder Strukturen/Cluster zu entdecken. Amazon generiert mehr als ein Drittel seines Umsatzes mit Kaufempfehlungen der Art „Kunden, die diesen Artikel gekauft haben, kauften auch“. Nur mit KI kann Amazon in der riesigen Menge seiner Kundendaten diese Zusammenhänge erkennen.

Anwendung von Data Mining finden sich im Bankensystem, wo die Kreditwürdigkeit von Bankkunden überprüft wird oder nach Kreditkartenbetrug gefahndet wird. Im Internet wird das Nutzerverhalten einzelner Personen überprüft. Die Abwehr von Angriffen oder das Erkennen von Spams erfolgen ebenfalls auf der Grundlage des Data Minings. Neue Produkte können aufgrund von Bewertungen, die Nutzer oder Käufer bereits vorhandener Produkte abgegeben haben, entwickelt werden. Data Mining wird erfolgreich im Marketing eingesetzt. Beispiele sind:

• Auswahl von Kunden in Bezug auf ähnliches Kaufverhalten bzw. Interessen für gezielte Werbemaßnahmen
• Warenkorbanalyse: Preisoptimierung und Produktplatzierung im Supermarkt
• Zielgruppen-Auswahl: Werbekampagnen

Drive to Store ist eine Strategie zur Gewinnung neuer Kunden, die zukünftig auch auf die Augenoptik ausgedehnt werden soll. Rund 90% aller potenziellen Kunden informieren sich zunächst im Internet über das zu erwerbende Produkt. Es ist möglich, zuhause auf dem Sofa die individuelle Brille zusammenzustellen und dann das Produkt bei einem stationären Augenoptiker abzuholen. Für Gleitsichtgläser, in die sehr viele individuelle Parameter eingehen, dürfte dieses Verfahren auf absehbare Zeit nicht geeignet sein.

Screening und Diagnose

Die Verwendung neuronaler Netze (Deep Learning) hat die Möglichkeiten der Bildverarbeitung stark erweitert. Besonders medizinische Disziplinen, bei denen die Auswertung von Bildern eine große Rolle spielt (z.B. Ophthalmologie, Dermatologie, Pathologie, Histologie, Radiologie) werden sich zukünftig auf Veränderungen einstellen müssen. Ein KI-System ist in der Lage, Pixel für Pixel in jedem Bild zu jeder Zeit zu analysieren, ohne dass Konzentration und Präzision nachlassen. Ein Mensch ist hierzu nur bedingt in der Lage. Ein KI-System kann auch mit seltenen Erkrankungen trainiert werden, die ein Arzt oder eine Ärztin nur selten oder niemals zu Gesicht bekommen wird. Bereits heute übersteigt die Sensitivität von KI-Systemen beim Erkennen häufigerer Netzhauterkrankungen wie AMD oder diabetische Retinopathie die von Netzhautspezialisten. Auch bei Untersuchungen mit der Spaltlampe erreichen KI-Systeme sehr hohe Sensitivitäten. Diagnostische KI-Systeme können auch von nichtärztlichem Personal eingesetzt werden. Zurzeit wird die Frage, ob mit KI auch Diagnosen durch Nicht-Ärzte gestellt werden können oder dürfen, dadurch umgangen, dass die Telemedizin ins Spiel gebracht wird. Die Netzhautbilder und die durch KI ermittelten „Befunde“ werden an einen Arzt geschickt, der dann die endgültige Diagnose stellt. Wie bedeutsam die Entwicklung der KI aus der Sicht der Medizin ist, zeigt das abschließende Zitat einer Augenärztin von der Universitätsklinik Wien: „Wenn wir als Ärzte diese zukunftsweisende Technologie nicht für unsere Millionen Patienten annehmen und nutzen, werden dies andere (Optiker, Apotheker, vielleicht sogar Drogerien) definitiv tun.“2

Zusammenfassung

• Alles was durch einen Algorithmus darstellbar ist, kann automatisiert und mit KI bearbeitet werden.
• Die Refraktionsbestimmung einfacher Fehlsichtigkeiten ist automatisierbar. Problematische Refraktionsbestimmungen oder die Prüfung des Binokularsehens können nicht anhand von Algorithmen durchgeführt werden.
• Anspruchsvolle handwerkliche Tätigkeiten (z.B. Anfertigung einer individuellen Gleitsichtbrille) lassen sich nicht automatisieren.
• Der individuelle Kontakt zu einem Kunden lässt sich nicht durch einen Algorithmus ersetzen.
• KI kann im Bereich des Marketings (z.B. Drive to Store) sinnvoll zur Akquise neuer Kunden eingesetzt werden.
• KI erweitert die Möglichkeiten des Screenings von Augenkrankheiten, da die Qualität der Ergebnisse KI-gestützter Auswertungsverfahren die von Spezialisten erreicht oder übersteigt.

Der Beitrag beruht auf einem Vortrag, den der Autor auf dem Blick.2019 gehalten hat.

2 Berend S. Gerendas, Der Augenspiegel 9/2019



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