KI in der Augenheilkunde: Wer sie nutzt, wer etwas davon hat!
Künstliche Intelligenz hält Einzug in die deutsche Augenheilkunde. Immer mehr Augenarztpraxen und Augenkliniken informieren ihre Patienten darüber, dass sie KI zur Auswertung von Netzhautbildern, zur Früherkennung von Augenerkrankungen oder zur Planung von Behandlungen einsetzen. Manche Systeme sind bereits Bestandteil des Untersuchungsalltags, andere werden erprobt oder wissenschaftlich weiterentwickelt. Eine Übersicht konkreter Einrichtungen zeigt, wo und wofür KI eingesetzt wird – und was die Forschung über ihren medizinischen Nutzen weiß.
Künstliche Intelligenz erreicht den augenärztlichen Alltag
Wer heute eine Augenarztpraxis oder Augenklinik im Internet besucht, begegnet zunehmend dem Begriff Künstliche Intelligenz, kurz KI. Die neue Technologie wird längst nicht mehr ausschließlich in Forschungslaboren entwickelt. Sie unterstützt bereits Untersuchungen, wertet Netzhautaufnahmen aus und hilft dabei, krankhafte Veränderungen im Auge zu erkennen und zu dokumentieren. Besonders die Augenheilkunde eignet sich für solche Anwendungen, weil bei der Untersuchung großer Mengen standardisierter digitaler Bilddaten entstehen. Mit der optischen Kohärenztomografie (OCT) lassen sich beispielsweise die einzelnen Schichten der Netzhaut darstellen. Hinzu kommen Fotografien des Augenhintergrundes, Messungen des Sehnervs und Untersuchungen der Hornhaut. KI-Systeme können in solchen Daten bestimmte Strukturen automatisch erkennen, Veränderungen zwischen Untersuchungsterminen vergleichen und auffällige Befunde hervorheben.
Allerdings ist KI nicht gleich KI. Manche Programme dienen lediglich dazu, Gewebeschichten automatisch zu vermessen oder Aufnahmen technisch aufzubereiten. Andere erkennen krankheitstypische Veränderungen, schätzen Risiken ein oder unterstützen Entscheidungen über Behandlungsintervalle. Wieder andere sind Bestandteil neuer Versorgungsmodelle, bei denen bestimmte Untersuchungen auch außerhalb einer klassischen Augenarztpraxis stattfinden. Welche Aufgaben ein System tatsächlich übernimmt und welche medizinischen Vorteile sich daraus ergeben, hängt von der konkreten Anwendung ab. Eine allgemeine Aussage über den Nutzen „der KI“ in der Augenheilkunde ist deshalb kaum möglich.
Wo Augenärzte und Augenkliniken über ihren KI-Einsatz informieren
Ein Beispiel aus der niedergelassenen Versorgung findet sich in Frickenhausen bei Nürtingen in Baden-Württemberg. Die Augenpraxis Nürtingen und Neuffener Tal von Dr. Simon Held und Dr. Eberhard Müller informiert auf ihrer Internetseite über ein OCT-System mit erweitertem Aufnahmebereich und KI-gestützter Auswertungssoftware. Nach Angaben der Praxis werden Netzhautschichten automatisch erkannt und abgegrenzt, Bildrauschen reduziert und die ärztliche Befundung unterstützt. Als Einsatzgebiete nennt die Praxis unter anderem die Früherkennung und Verlaufskontrolle von Glaukom, altersbedingter Makuladegeneration und diabetischen Netzhautveränderungen. Ausdrücklich weist sie darauf hin, dass die Beurteilung der Ergebnisse und die Diagnosestellung weiterhin durch den Arzt erfolgen. Auch die Nürtinger Zeitung berichtete im Mai 2026 über den Einsatz der Technik [1].
In Blankenburg in Sachsen-Anhalt erprobt die Augenklinik Dr. Hoffmann einen KI-gestützten Ablauf der Voruntersuchung. Wie die Einrichtung im September 2026 mitteilte, werden dabei unter anderem OCT-Aufnahmen, Weitwinkelaufnahmen der Netzhaut, Messungen der Fehlsichtigkeit und eine digital erfasste Krankengeschichte miteinander verbunden. Ein Bestandteil des Konzeptes ist die Information der Patienten. Wer an dem Screening teilnimmt, soll nach Angaben der Klinik einen ausgedruckten KI-Bericht erhalten, in dem die erhobenen Befunde aufbereitet werden. Die Einrichtung bezeichnet das Verfahren ausdrücklich als Erprobung und möchte damit Erfahrungen sammeln, wie sich solche Technologien sinnvoll in bestehende Untersuchungsabläufe integrieren lassen [2].
Einen anderen Weg geht das Institut für Augenheilkunde Halle mit seiner Zweigpraxis in Zörbig. Dort wird ein KI-gestütztes Untersuchungssystem eingesetzt, über das im Februar 2026 das Informationsportal VisusVital berichtete. Nach dieser Darstellung ermöglicht die Technik, bestimmte Augenuntersuchungen auch an Tagen vorzunehmen, an denen kein Augenarzt persönlich in der Zweigpraxis anwesend ist. Die Patienten beantworten zunächst Fragen zu ihren Beschwerden. Anschließend erfolgen unter Begleitung geschulten Praxispersonals automatisierte Untersuchungen. Die erhobenen Daten werden für eine ärztliche Beurteilung aufbereitet, die auch aus der Ferne erfolgen kann. Eine begleitende Pilotstudie soll untersuchen, wie gut sich dieses Versorgungskonzept in den Praxisalltag einfügt und ob dadurch mehr Menschen rechtzeitig untersucht werden können. Das Informationsportal wird von einem Pharmaunternehmen betrieben; der Bericht dokumentiert die Darstellung des Projekts, ist jedoch kein unabhängiger Wirksamkeitsnachweis [3].
Besonders weit entwickelt ist die Nutzung von KI bei der Bildanalyse von Makulaerkrankungen. Die Universitäts-Augenklinik Würzburg berichtete im Mai 2025, seit Anfang des Jahres zwei KI-basierte Programme bei ausgewählten Patienten mit altersbedingter Makuladegeneration einzusetzen. Das eine analysiert OCT-Aufnahmen auf Flüssigkeitsansammlungen, die bei der feuchten Makuladegeneration Hinweise auf die Krankheitsaktivität geben. Das andere dient der Erfassung und quantitativen Beurteilung von Gewebeverlusten bei geografischer Atrophie, einer fortgeschrittenen Form der trockenen Makuladegeneration. Die Programme erzeugen bebilderte Berichte, anhand derer Ärzte Veränderungen dokumentieren und den Patienten erläutern können. Die Klinik kündigte zugleich an, Effizienz und Nutzen der Software im weiteren Verlauf zu untersuchen. Die damalige Mitteilung belegt damit den Einsatz bei ausgewählten Betroffenen, nicht bereits eine abschließend nachgewiesene Verbesserung der Behandlungsergebnisse [4].
Auch das Klinikum Chemnitz informiert öffentlich über KI bei der Behandlung der feuchten altersbedingten Makuladegeneration. Im April 2026 stellte die Augenklinik ein Assistenzsystem zur Unterstützung der Therapieplanung vor. Die Software analysiert OCT-Aufnahmen, erkennt Veränderungen der Netzhaut und bereitet die Ergebnisse für die behandelnden Ärzte auf. Besonders interessant ist die mögliche Unterstützung bei der individuellen Festlegung von Behandlungsintervallen. Menschen mit feuchter Makuladegeneration erhalten häufig über längere Zeit Medikamente durch Injektionen in das Auge. Wann die nächste Behandlung erforderlich ist, hängt unter anderem von der Krankheitsaktivität und dem bisherigen Verlauf ab. Die KI soll zusätzliche Informationen für diese Entscheidungen liefern. Die ärztliche Verantwortung für die Therapie bleibt davon unberührt [5].
Zu den besonders aktiven Einrichtungen in der KI-Forschung gehört die Augenklinik Sulzbach im Saarland. Sie beschreibt auf ihren Internetseiten mehrere Projekte, die sich mit der automatisierten Auswertung medizinischer Daten und der Unterstützung augenärztlicher Abläufe beschäftigen. Dazu gehören Arbeiten zur KI-gestützten Befundung von Netzhautaufnahmen, zur Vernetzung augenärztlicher Einrichtungen und zur Einbindung unterschiedlicher KI-Modelle in den Versorgungsalltag. Ein weiteres Projekt untersucht die automatisierte Erstellung von Operationsberichten auf Grundlage aufgezeichneter Operationsvideos. Die Software soll relevante Abläufe erkennen und daraus einen Berichtsentwurf erstellen, den die Operierenden anschließend prüfen und freigeben. Die Projektbeschreibungen zeigen, wie vielfältig KI in der Augenmedizin eingesetzt werden könnte. Allerdings handelt es sich bei mehreren dieser Vorhaben ausdrücklich um Forschung und Entwicklung; eine flächendeckende Routineanwendung lässt sich daraus nicht ableiten [6].
Die Augenklinik Roth stellt auf ihrer Internetseite KI-gestützte Verfahren im Zusammenhang mit Augenoperationen vor. Im Mittelpunkt steht die Verbindung von Messdaten des Auges mit digitalen Planungssystemen und technischen Komponenten während einer Operation des Grauen Stars. Nach Darstellung der Klinik werden vor dem Eingriff erhobene anatomische Messwerte verarbeitet, um die Position und Ausrichtung künstlicher Augenlinsen zu planen. Während der Operation können entsprechende Informationen mit dem Operationsmikroskop und weiteren Geräten verbunden werden. Die Anwendung unterscheidet sich damit grundlegend von KI-Systemen, die Netzhautbilder auf Krankheitszeichen untersuchen. Hier geht es vor allem um die computergestützte Operationsplanung und die technische Unterstützung des Eingriffs [7].
Die Beispiele machen deutlich, dass sich KI bereits auf unterschiedlichen Ebenen der Augenmedizin etabliert oder in Erprobung befindet. Während einige Einrichtungen vor allem Bilddaten automatisch auswerten lassen, verknüpfen andere die Technologie mit neuen Untersuchungsabläufen, der Behandlungsplanung oder der Operationsvorbereitung.
KI-Untersuchungen außerhalb der klassischen Augenarztpraxis
Künstliche Intelligenz eröffnet auch die Möglichkeit, bestimmte Augenuntersuchungen an Orten anzubieten, an denen bisher kein Augenarzt tätig war. Ein Beispiel ist das Diabetes-Zentrum Düsseldorf, das auf seiner Internetseite ein KI-gestütztes Augenhintergrund-Screening vorstellt. Menschen mit Diabetes können dort Netzhautaufnahmen anfertigen lassen, die automatisch ausgewertet werden. Das Angebot richtet sich nach Angaben der Praxis an Personen ohne bereits bekannte diabetische Netzhauterkrankung. Bei auffälligen Ergebnissen ist eine weitere augenärztliche Abklärung vorgesehen. Als Preis nennt die Praxis 24,50 Euro je Untersuchung. Die Untersuchung kann nach vorheriger Vereinbarung gegebenenfalls mit einem regulären Diabetestermin kombiniert werden [8].
Der medizinische Hintergrund ist nachvollziehbar. Bei Diabetes können Veränderungen der kleinen Blutgefäße der Netzhaut entstehen, ohne dass die Betroffenen zunächst etwas davon bemerken. Regelmäßige Untersuchungen sind deshalb wichtig. Wenn ein geeignetes KI-System krankheitstypische Veränderungen zuverlässig erkennt, könnten entsprechende Screeningverfahren auch außerhalb einer Augenarztpraxis durchgeführt werden. Entscheidend ist allerdings, dass auffällige oder technisch nicht ausreichend beurteilbare Ergebnisse tatsächlich zu einer angemessenen weiteren Untersuchung führen.
Ähnliche Konzepte werden inzwischen auch in Augenoptikbetrieben und anderen Einrichtungen erprobt oder angeboten. Dort können Netzhautaufnahmen mit einer automatisierten Bildanalyse kombiniert werden, teilweise ergänzt durch eine ärztliche Fernbeurteilung. Solche Angebote unterscheiden sich je nach Technik und Untersuchungsumfang erheblich voneinander. Sie sind keine umfassende augenärztliche Untersuchung, können aber im Rahmen geeigneter Versorgungsmodelle zusätzliche Hinweise auf bisher unerkannte Auffälligkeiten liefern.
Universitätskliniken entwickeln weitere Anwendungen
Neben den bereits beschriebenen Angeboten beschäftigen sich zahlreiche universitäre Forschungsgruppen mit der Weiterentwicklung medizinischer KI. An der Universitäts-Augenklinik Münster liegt ein Schwerpunkt auf der automatisierten Auswertung von OCT-Aufnahmen bei feuchter Makuladegeneration. Die dortige Forschungsgruppe beschreibt unter anderem Algorithmen, die zwischen aktiven und inaktiven Krankheitszuständen unterscheiden sollen. Weitere Arbeiten befassen sich mit der Erkennung glaukomtypischer Veränderungen des Sehnervs. Diese Projekte könnten langfristig helfen, Befunde zu standardisieren und die ärztliche Beurteilung komplexer Bilddaten zu unterstützen. Die Veröffentlichungen der Forschungsgruppe sind jedoch nicht mit dem Nachweis gleichzusetzen, dass sämtliche entwickelten Verfahren bereits als reguläre Patientenleistung verfügbar sind [9].
Am LMU Klinikum München beschäftigt sich eine Forschungsgruppe mit Künstlicher Intelligenz und großen medizinischen Datenbeständen. Zu den beschriebenen Arbeitsgebieten gehören die automatisierte Bildanalyse und die Verbindung bildgebender, klinischer und weiterer medizinischer Informationen. Ziel ist es unter anderem, Erkrankungen genauer zu charakterisieren und mögliche Krankheitsverläufe besser vorherzusagen. Solche Ansätze könnten langfristig für eine stärker individualisierte Behandlung Bedeutung gewinnen. Bis aus einem wissenschaftlichen Modell eine verlässlich einsetzbare medizinische Anwendung wird, sind allerdings weitere Untersuchungen erforderlich [10].
Die Universitäts-Augenklinik Freiburg berichtete bereits im Januar 2018 über Forschungsarbeiten zur KI-gestützten Vorhersage des Behandlungsverlaufs bei feuchter Makuladegeneration. Dabei sollten vorhandene Netzhautbilder und medizinische Daten ausgewertet werden, um Muster zu erkennen, die Rückschlüsse auf das spätere Ansprechen auf eine Behandlung erlauben. Das historische Beispiel zeigt, dass die Beschäftigung mit KI in der Augenheilkunde keineswegs erst in den vergangenen Monaten begonnen hat. Aus der damaligen Projektvorstellung allein lässt sich jedoch nicht ableiten, in welchem Umfang das untersuchte Verfahren heute klinisch verwendet wird [11].
Stand der Recherche: 10. November 2026. Die genannten Praxen, Augenkliniken und weiteren Einrichtungen bilden eine beispielhafte Auswahl öffentlich dokumentierter KI-Anwendungen in Deutschland. Es handelt sich nicht um eine vollständige Übersicht sämtlicher Anbieter. Untersuchungsangebote, eingesetzte Technologien, Forschungsprojekte und gegebenenfalls anfallende Kosten können sich verändern. Die Angaben beziehen sich auf die zum Recherchezeitpunkt öffentlich verfügbaren Informationen. Bei den Einrichtungen werden deren eigene Angaben zum KI-Einsatz wiedergegeben; daraus folgt nicht automatisch, dass der medizinische Zusatznutzen jedes einzelnen Systems bereits durch unabhängige klinische Studien nachgewiesen ist.
Was die Wissenschaft über den Nutzen weiß
Die wissenschaftliche Bewertung der KI in der Augenmedizin muss zwischen den einzelnen Anwendungsgebieten unterscheiden. Besonders gut untersucht ist inzwischen die automatisierte Erkennung diabetischer Netzhauterkrankungen. Eine 2018 veröffentlichte prospektive Studie untersuchte ein autonom arbeitendes Diagnosesystem in Einrichtungen der medizinischen Grundversorgung in den USA. Insgesamt wurden 900 Menschen mit Diabetes aufgenommen. Das System erreichte bei der Erkennung definierter, abklärungsbedürftiger diabetischer Netzhautveränderungen eine Sensitivität von 87,2 Prozent und eine Spezifität von 90,7 Prozent. Die Sensitivität beschreibt den Anteil tatsächlich Betroffener, die richtig erkannt werden. Die Spezifität gibt an, wie viele Personen ohne die gesuchte Erkrankung korrekt als unauffällig eingeordnet werden. Die Ergebnisse erfüllten die zuvor festgelegten Anforderungen der Studie und bildeten eine Grundlage für die amerikanische behördliche Zulassung des untersuchten Systems [12].
Die Studie belegt damit, dass ein entsprechend entwickelter Algorithmus bei einer definierten medizinischen Fragestellung eine hohe diagnostische Leistungsfähigkeit erreichen kann. Sie zeigt allerdings auch, dass solche Systeme nicht fehlerfrei arbeiten. Es können sowohl Erkrankungen übersehen als auch auffällige Ergebnisse bei Menschen erzeugt werden, bei denen die Referenzuntersuchung keine entsprechende Erkrankung feststellt. Zudem gelten die Ergebnisse für das konkret untersuchte System und dessen vorgesehenen Einsatzbereich. Sie lassen sich nicht ohne weitere Prüfung auf andere Geräte oder Erkrankungen übertragen. An der Entwicklung des Systems waren Personen beteiligt, die finanzielle oder unternehmerische Verbindungen zum Hersteller offenlegten. Solche Interessenkonflikte sind bei der wissenschaftlichen Einordnung zu berücksichtigen, ohne dass daraus automatisch Zweifel an der Integrität der Untersuchung folgen.
Eine weitere wichtige Studie wurde 2024 veröffentlicht. In der randomisierten ACCESS-Studie untersuchten amerikanische Forschende, ob eine unmittelbar verfügbare KI-Untersuchung die Teilnahme junger Menschen mit Diabetes am Netzhaut-Screening verbessern kann. Insgesamt wurden 164 Teilnehmende im Alter zwischen acht und 21 Jahren auf zwei Gruppen verteilt. In der KI-Gruppe absolvierten alle 81 Personen die Untersuchung direkt am Behandlungsort. In der Vergleichsgruppe, die eine Empfehlung zur augenärztlichen Untersuchung und entsprechende Informationen erhielt, waren es innerhalb von sechs Monaten rund 22 Prozent der 83 Teilnehmenden [13].
Das Ergebnis zeigt einen deutlichen Vorteil des untersuchten Versorgungsablaufs. Wer die Untersuchung unmittelbar am Ort der ohnehin stattfindenden medizinischen Betreuung wahrnehmen konnte, absolvierte sie erheblich häufiger. Allerdings wurde dabei nicht ausschließlich die diagnostische Leistungsfähigkeit von KI mit jener eines Augenarztes verglichen. Vielmehr standen sich zwei unterschiedliche Wege zur Untersuchung gegenüber: eine sofort verfügbare Untersuchung und eine spätere, eigenständig zu organisierende augenärztliche Kontrolle. Der organisatorische Unterschied ist für die Interpretation entscheidend. Außerdem wurde die KI-Anwendung im Rahmen der Studie bei jungen Menschen eingesetzt, während ihre damalige behördliche Autorisierung auf Erwachsene ausgerichtet war. Die Ergebnisse sind daher nicht ohne Weiteres auf jede Versorgungssituation übertragbar.
Eine weitere randomisierte Untersuchung aus Tansania, deren Ergebnisse am 12. Oktober 2026 veröffentlicht wurden, liefert zusätzliche Erkenntnisse. In 24 Krankenhäusern wurden insgesamt 2.378 Menschen mit Diabetes untersucht. Eine Gruppe erhielt nach einer KI-gestützten Netzhautuntersuchung unmittelbar das Ergebnis und eine persönliche Beratung. In der Vergleichsgruppe erfolgte die herkömmliche Auswertung der Aufnahmen zeitversetzt; die Teilnehmenden wurden anschließend telefonisch informiert. Unter den Menschen, bei denen nach unabhängiger Beurteilung tatsächlich eine abklärungsbedürftige diabetische Netzhauterkrankung vorlag, erschienen innerhalb von acht Wochen 157 von 437 Personen in der KI-Gruppe zur weiteren fachärztlichen Untersuchung. Das entspricht 35,9 Prozent. In der Vergleichsgruppe waren es 85 von 467 Personen, also 18,2 Prozent. Der absolute Unterschied betrug 17,7 Prozentpunkte [14].
Auch hier liegt der wesentliche nachgewiesene Vorteil im Versorgungsablauf: Die Verbindung von automatisierter Bildauswertung, sofortigem Untersuchungsergebnis und persönlicher Beratung führte dazu, dass mehr Betroffene die empfohlene fachärztliche Abklärung wahrnahmen. Allerdings lässt sich dieser Effekt nicht allein der KI zuschreiben, weil sich auch der Zeitpunkt und die Form der Patienteninformation unterschieden. Ebenso wenig wurde damit unmittelbar nachgewiesen, dass die Teilnehmenden langfristig besser sehen oder seltener erblinden. Die Untersuchung zeigt vielmehr, dass KI innerhalb eines entsprechend gestalteten Versorgungskonzeptes dazu beitragen kann, den Weg von der Früherkennung zur notwendigen weiteren Behandlung zu verbessern.
Besondere Chancen bei Makuladegeneration und Glaukom
Neben der diabetischen Retinopathie gehört die altersbedingte Makuladegeneration zu den wichtigsten Einsatzfeldern medizinischer KI. Gerade bei der feuchten Form der Erkrankung müssen Netzhautveränderungen regelmäßig überwacht werden. Häufig erhalten Betroffene über längere Zeit Medikamente durch Injektionen in das Auge, um krankhafte Gefäßveränderungen und Flüssigkeitsansammlungen zu behandeln. OCT-Aufnahmen liefern dafür wichtige Informationen. KI kann die entsprechenden Veränderungen automatisch markieren, ihre Ausdehnung oder ihr Volumen messen und die Entwicklung über mehrere Untersuchungstermine darstellen.
Eine solche quantitative Auswertung kann die Dokumentation erleichtern und Ärzten zusätzliche Informationen für die Behandlung liefern. Allerdings muss zwischen einer technisch präziseren Messung und einem klinisch nachgewiesenen Nutzen unterschieden werden. Dass ein Algorithmus Flüssigkeitsansammlungen zuverlässig erfasst, beweist noch nicht, dass Patienten dadurch weniger Injektionen benötigen oder langfristig besser sehen. Hierfür sind Untersuchungen erforderlich, die die tatsächlichen Behandlungsergebnisse vergleichen.
Beim Glaukom liegt die Herausforderung anders. Die Erkrankung betrifft den Sehnerv und entwickelt sich häufig über viele Jahre. Die Diagnose und die Entscheidung über eine Behandlung beruhen auf mehreren Informationen, darunter Veränderungen am Sehnervenkopf, an der Nervenfaserschicht, im Gesichtsfeld und beim Augeninnendruck. KI-Programme können einzelne dieser Befunde auswerten und auffällige Entwicklungen sichtbar machen. Ein auffälliger Algorithmusbefund ist jedoch nicht automatisch mit einer gesicherten Glaukomdiagnose gleichzusetzen. Auch hier müssen die Ergebnisse im Zusammenhang mit den übrigen Untersuchungen und den individuellen Voraussetzungen der Betroffenen beurteilt werden.
Bei Operationen des Grauen Stars wiederum können digitale Planungsverfahren helfen, die anatomischen Messdaten des Auges zu verarbeiten und die Auswahl sowie Positionierung künstlicher Augenlinsen vorzubereiten. Die klinische Bedeutung solcher Systeme muss für die jeweils eingesetzte Technik untersucht werden. Ergebnisse aus der Netzhautdiagnostik lassen sich nicht auf die Operationsplanung übertragen, nur weil beide Anwendungen unter dem Begriff Künstliche Intelligenz zusammengefasst werden.
Welche Rolle die Augenärzte weiterhin spielen
Die Deutsche Ophthalmologische Gesellschaft und der Berufsverband der Augenärzte Deutschlands haben im Januar 2025 eine gemeinsame Stellungnahme zu ethischen Aspekten der KI in der Augenheilkunde veröffentlicht. Darin erkennen die Fachgesellschaften das erhebliche Potenzial der Technologie an. Zugleich betonen sie die Bedeutung der Datenqualität, einer nachvollziehbaren Bewertung der Ergebnisse und der ärztlichen Verantwortung. Die neuen Systeme können medizinische Entscheidungen vorbereiten und unterstützen. Für ihre sichere Einbindung in die Versorgung sind jedoch geeignete fachliche und organisatorische Rahmenbedingungen erforderlich [15].
Dabei ist zu unterscheiden, wie selbstständig eine KI-Anwendung tatsächlich arbeitet. Manche Programme liefern lediglich zusätzliche Messwerte oder markieren auffällige Strukturen. Andere sind für genau abgegrenzte Screeningaufgaben entwickelt worden und können innerhalb ihres zugelassenen Anwendungsbereichs eigenständige Untersuchungsergebnisse erzeugen. Der Begriff KI allein sagt deshalb noch nicht, ob eine Software nur ein Hilfsmittel für die ärztliche Befundung oder Bestandteil eines stärker automatisierten Untersuchungsverfahrens ist.
Eine wichtige Rolle könnte die Technik auch bei der Kommunikation zwischen Augenärzten und Patienten spielen. Einige der beschriebenen Systeme erzeugen bebilderte Berichte oder stellen Veränderungen der Netzhaut über mehrere Untersuchungstermine grafisch dar. Gerade bei chronischen Erkrankungen, deren Verlauf lange beobachtet werden muss, können solche Darstellungen helfen, Untersuchungsergebnisse verständlich zu erklären. Ob dies tatsächlich zu besserem Krankheitsverständnis, höherer Zufriedenheit oder verlässlicherer Teilnahme an Kontrolluntersuchungen führt, muss jedoch ebenfalls wissenschaftlich untersucht werden.
Eine neue Form der augenärztlichen Versorgung zeichnet sich ab
Die Beispiele aus Frickenhausen, Blankenburg, Zörbig, Würzburg, Chemnitz, Sulzbach und weiteren Einrichtungen zeigen, dass KI in der Augenheilkunde auf mehreren Ebenen an Bedeutung gewinnt. In niedergelassenen Praxen steht häufig die automatische Auswertung von Untersuchungsdaten im Vordergrund. Spezialisierte Augenkliniken nutzen oder erproben Systeme zur detaillierten Analyse komplexer Netzhautveränderungen und zur Unterstützung von Behandlungsentscheidungen. Universitäre Forschungsgruppen entwickeln darüber hinaus Programme, die Krankheitsverläufe vorhersagen, operative Eingriffe unterstützen oder medizinische Abläufe vereinfachen sollen.
Besonders weitreichend könnte die Entwicklung außerhalb der klassischen Augenarztpraxis sein. Wenn sich bestimmte Netzhauterkrankungen mit ausreichend geprüften Systemen zuverlässig erkennen lassen, könnten Untersuchungen auch in diabetologischen Praxen oder anderen medizinischen Einrichtungen stattfinden. Das wäre vor allem bei Krankheiten interessant, die zunächst keine Beschwerden verursachen und deshalb leicht unbemerkt bleiben. Die Technik könnte helfen, Menschen früher auf notwendige Untersuchungen aufmerksam zu machen. Entscheidend ist dabei nicht allein das Erkennen auffälliger Befunde, sondern auch die Möglichkeit, anschließend tatsächlich eine fachärztliche Untersuchung und gegebenenfalls Behandlung zu erhalten.
Damit wird KI nicht nur zu einer zusätzlichen technischen Ausstattung einzelner Augenarztpraxen. Sie könnte langfristig auch verändern, wie Untersuchungen organisiert werden, an welchen Orten sie stattfinden und wie medizinische Informationen zwischen den Beteiligten ausgetauscht werden. Ob solche Veränderungen zu einer besseren Versorgung führen, muss allerdings an konkreten Ergebnissen gemessen werden: an zuverlässig erkannten Erkrankungen, angemessenen Behandlungsschritten, der Vermeidung unnötiger Untersuchungen und letztlich am Erhalt des Sehvermögens.
Fazit: Künstliche Intelligenz wird Teil der Augenmedizin
Künstliche Intelligenz ist in der deutschen Augenheilkunde keine bloße Zukunftsvision mehr. Augenarztpraxen und Kliniken berichten bereits über konkrete Anwendungen, mit denen Netzhautbilder analysiert, Krankheitsverläufe dokumentiert und Behandlungen vorbereitet werden. Gleichzeitig entstehen neue Versorgungsmodelle, bei denen einzelne Untersuchungen auch außerhalb klassischer Augenarztpraxen möglich werden. Die wissenschaftliche Forschung liefert dafür zunehmend wichtige Grundlagen. Besonders bei der Früherkennung diabetischer Netzhauterkrankungen zeigen klinische Studien, dass geeignete KI-Systeme zuverlässig arbeiten und innerhalb gut organisierter Versorgungsangebote die Teilnahme an notwendigen Untersuchungen verbessern können.
Für Patienten eröffnet dies zusätzliche Möglichkeiten. Die Technologie kann Untersuchungen ergänzen, Befunde anschaulicher machen und bestimmte medizinische Abläufe erleichtern. Sie ist jedoch kein einheitliches Verfahren mit überall gleicher Leistungsfähigkeit. Welche Vorteile sie im Einzelfall bietet, hängt von der Erkrankung, dem verwendeten System und dem gesamten Behandlungskonzept ab. Die entscheidende Entwicklung besteht deshalb nicht allein darin, dass immer mehr Augenärzte KI einsetzen. Wichtig wird sein, ob diese Anwendungen dazu beitragen, Augenerkrankungen rechtzeitig zu erkennen, Behandlungen gezielter durchzuführen und das Sehvermögen der Betroffenen möglichst lange zu erhalten.
Quellenverzeichnis
[1] Augenpraxis Nürtingen und Neuffener Tal. KI-Augendiagnostik & OCT. Praxisinformationen zum Einsatz KI-gestützter Auswertungssoftware. Ergänzend: Nürtinger Zeitung, Hightech für die Netzhaut: KI unterstützt Augenarzt in Frickenhausen, 17. Mai 2026.
https://www.augenarzt-held.de/
[2] Augenklinik Dr. Hoffmann. Wie kann moderne Technologie die Augenheilkunde sinnvoll unterstützen? 10. September 2026.
https://augenklinik-dr-hoffmann.de/wie-kann-moderne-technologiedie-augenheilkunde-sinnvoll-unterstuetzen/
[3] VisusVital. Künstliche Intelligenz in der Augenarztpraxis – Wie ein modernes Gerät Patienten mit Makulaerkrankungen zugutekommt. 20. Februar 2026. Patienteninformationsportal eines Pharmaunternehmens; Darstellung des Projekts in Zörbig.
https://www.visusvital.de/fuer-betroffene/aktuelles/news/ki-in-der-augenarztpraxis
[4] Universitätsklinikum Würzburg. Neues Verfahren: KI-gestützte Bildanalyse in der Diagnostik von altersbedingter Makuladegeneration. 2. Mai 2025.
https://www.ukw.de/aktuelle-meldungen/detail/news/neues-verfahren-ki-gestuetzte-bildanalyse-in-der-diagnostik-von-altersbedingter-makuladegeneration/
[5] Klinikum Chemnitz. KI „assistiert“ unseren Augenärzten bei Therapieplanung bei AMD. 7. April 2026.
https://www.klinikumchemnitz.de/aktuelles/detail/ki-assistiert-unseren-augenaerzten-bei-therapieplanung-bei-amd
[6] Augenklinik Sulzbach. Aktuelle Forschungsprojekte. Öffentlich zugängliche Projektbeschreibungen, unter anderem zur KI-gestützten augenärztlichen Versorgung und automatisierten medizinischen Dokumentation.
https://augenklinik-sulzbach.de/forschung-lehre/aktuelle-forschungsprojekte/
[7] Augenklinik Roth. Künstliche Intelligenz im Augen-OP – Präzision auf höchstem Niveau. Öffentlich zugängliche Klinikdarstellung.
https://www.augenklinikroth.de/fuer-patienten/kuenstliche-intelligenz-im-augen-op-praezision-auf-hoechstem-niveau/
[8] Diabetes-Zentrum Düsseldorf. NEU: Modernes Augenhintergrund-Screening mit unserer KI-gestützten Augenkamera.Patienteninformation der Praxis, abgerufen am 10. November 2026.
https://www.diabeteszentrumduesseldorf.de/neu-modernes-augenhintergrund-screening-mit-unserer-ki-gestuetzten-augenkamera/
[9] Universitätsklinikum Münster, Klinik für Augenheilkunde. AG Künstliche Intelligenz. Forschungsinformationen zur Bildanalyse bei Makuladegeneration und Glaukom.
https://www.medizin.uni-muenster.de/augenklinik/forschung/ag-kuenstliche-intelligenz.html
[10] LMU Klinikum München, Augenklinik und Poliklinik. KI & Big Data. Forschungsinformationen.
https://www.lmu-klinikum.de/augenklinik/forschung/ki-big-data/41313642d60050a3
[11] Universitätsklinikum Freiburg. Augenheilkunde: Künstliche Intelligenz für bessere Therapie-Vorhersagen. 25. Januar 2018.
https://www.uniklinik-freiburg.de/presse/publikationen/im-fokus/2018/augenheilkunde-kuenstliche-intelligenz-fuer-bessere-therapie-vorhersagen.html
[12] Abràmoff MD, Lavin PT, Birch M, Shah N, Folk JC. Pivotal trial of an autonomous AI-based diagnostic system for detection of diabetic retinopathy in primary care offices. npj Digital Medicine. 2018;1:39. DOI: 10.1038/s41746-018-0040-6.
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31304320/
[13] Wolf RM et al. Autonomous artificial intelligence increases screening and follow-up for diabetic retinopathy in youth: the ACCESS randomized control trial. Nature Communications. 2024;15:421. DOI: 10.1038/s41467-023-44676-z.
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38212308/
[14] Cleland CR et al. Artificial intelligence-supported diabetic retinopathy screening in Tanzania: a randomised controlled trial. The Lancet Global Health. Online veröffentlicht am 12. Oktober 2026. Artikel 104062. DOI: 10.1016/j.langlo.2026.104062.
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42863478/
[15] Deutsche Ophthalmologische Gesellschaft (DOG) und Berufsverband der Augenärzte Deutschlands (BVA). Ethische Aspekte bei der Entwicklung, Zulassung und Implementierung von Anwendungen in der Augenheilkunde, die auf künstlicher Intelligenz basieren. Gemeinsame Stellungnahme, Stand 24. Januar 2025.
https://dog.org/wp-content/uploads/sites/11/2025/02/KI-in-der-Augenheilkunde-20250124.pdf
