Zusammenschluss zur Entwicklung von KI-Tools für die Augen

RetinAI Medical AG, Anbieter von klinischer und bildgebender Datenmanagement-Software und fortschrittlicher Analytik mit künstlicher Intelligenz (KI) für die Augenheilkunde, ist eine neue Partnerschaft mit Boehringer Ingelheim eingegangen. Ziel der Unternehmen ist es, die Patientenergebnisse bei geografischer Atrophie zu verbessern, indem sie die Discovery-Plattform und die KI-Tools mit der Forschung im Bereich Netzhauterkrankungen kombinieren.

Die geografische Atrophie (GA) ist eine fortschreitende, fortgeschrittene Form der altersbedingten Makuladegeneration (AMD) und eine der Hauptursachen für den vollständigen Verlust des Sehvermögens, von der schätzungsweise rund fünf Millionen Menschen weltweit betroffen sind [1]. Mit zunehmendem Alter der Bevölkerung wird erwartet, dass die Prävalenz der Krankheit ansteigt. [1,2] Der Verlust des Sehvermögens ist traumatisch und wirkt sich dauerhaft auf viele Aspekte des Lebens aus.

Identifizierung von Biomarkern

Die KI-Tools von RetinAI zur Identifizierung neuartiger Biomarker werden für die Analyse der Bildgebungsdatensätze von Boehringer Ingelheim aus klinischen Studien und realer Evidenz getestet, um zusätzliche, neuartige Biomarker und Prädiktoren für das Fortschreiten der Krankheit zu identifizieren. Diese Integration fortschrittlicher digitaler Technologien und KI könnte dazu beitragen, die Entwicklung dringend benötigter neuartiger Behandlungen zu beschleunigen und eine frühere und präzisere Diagnose zu ermöglichen, die zur Vision von Boehringer Ingelheim beiträgt, Sehverlust und Erblindung aufgrund von Netzhauterkrankungen zu verhindern.

„RetinAI freut sich über diese sehr wichtige Zusammenarbeit mit Boehringer Ingelheim, einem führenden Unternehmen in der Entwicklung innovativer, präziserer Behandlungen und der Anwendung digitaler Technologien bei Netzhauterkrankungen“, sagt Dr. Carlos Ciller, CEO von RetinAI. „Unsere Discovery-Plattform und neuartige KI-Tools in GA beschleunigen die Forschung und liefern robuste Erkenntnisse über Krankheiten. Wir sind zuversichtlich, dass diese Zusammenarbeit den Weg für neuartige Behandlungen ebnen kann, die besser auf die Krankheit eines Patienten zugeschnitten sind, um das Leben von Menschen mit Netzhauterkrankungen zu verändern.“

Das Unternehmen RetinAI

Die Anfang 2017 gegründete RetinAI Medical AG ist ein Schweizer Unternehmen, das Softwarelösungen entwickelt, um klinische, Forschungs- und pharmazeutische Arbeitsabläufe weltweit mithilfe von fortschrittlichem maschinellem Lernen und Computer Vision zu beschleunigen. RetinAI entwickelt Tools zum Sammeln, Organisieren und Analysieren von Gesundheitsdaten aus den Augen, die es medizinischem Fachpersonal ermöglichen, die richtigen Entscheidungen im Gesundheitswesen früher zu treffen. Das internationale Team nutzt seine klinische, technische und wissenschaftliche Expertise, um den Übergang von der reaktiven zur präventiven Medizin bei schweren Augenerkrankungen zu fördern.

RetinAI arbeitet mit Experten der Augenheilkunde zusammen, um die Datenanalyse zu beschleunigen und eine zielgerichtete Forschung für ein verbessertes Studiendesign, klinische Studien und Forschung effektiver zu erreichen. Die Datenmanagement-Plattform und -Modelle von RetinAI, einschließlich KI-Modellen für die Vorhersage des Fortschreitens der geografischen Atrophie, analysieren Datensätze in großem Maßstab, um ein tiefes Verständnis von Biomarkerprofilen und Patientenuntergruppen oder -ergebnissen zu erlangen. Weitere Informationen: www.retinai.com

Referenzen:

Wong WL, Su X, Li X, et al. Globale Prävalenz der altersbedingten Makuladegeneration und Prognose der Krankheitslast für 2020 und 2040: eine systematische Überprüfung und Metaanalyse. Lancet Glob Gesundheit. 2014;2(2):e106–e116. doi: 10.1016/S2214-109X(13)70145-1
Rudnicka AR, Jarrar Z, Wormald R, Koch DG, Fletcher A, Owen CG. Alters- und Geschlechtsunterschiede bei der Prävalenz der altersbedingten Makuladegeneration in Populationen europäischer Abstammung: eine Metaanalyse. Augenheilkunde. 2012;119(3):571–580. doi: 10.1016/j.ophtha.2011.09.027

Quelle: RetinAI