Der Graue Star, auch Katarakt genannt, tritt im Alter häufig auf und beeinträchtigt das Sehvermögen. Operationen, bei denen die Linse entfernt wird, hilft den Betroffenen zuverlässig, wieder besser zu sehen – allerdings nicht immer.
Mohanad A. Gabar Al-Zeyadi aus dem Master Medizinische Informatik am Fernstudieninstitut der BHT hat eine Methode entwickelt, mit der sich die Resultate besser abschätzen lassen. Der Berufsverband Medizinischer Informatik (BVMI) hat ihn nun für die beste Abschlussarbeit des Jahres ausgezeichnet. Die Preisverleihung fand im April 2026 in München statt.
Die Masterarbeit untersucht, wie sich das Sehergebnis nach einer Kataraktoperation mithilfe von KI möglichst genau vorhersagen lässt. Ziel ist es, unerwartete Abweichungen beim späteren Sehvermögen zu vermeiden und so die Zufriedenheit der Patient*innen zu verbessern.
Konkret geht es um die Berechnung, wie stark das Auge noch Fehlsichtigkeit aufweist, nachdem eine künstliche Linse eingesetzt wurde. Um dies herauszubekommen, nutzte Al-Zeyadi Daten von 1.710 operierten Augen und entwickelte ein Modell, das bestehende Rechenverfahren miteinander kombiniert. Im Vergleich mit sechs etablierten Standardmethoden lieferte das Modell genauere Vorhersagen.
Prof. Dr. Selcan Ipek-Ugay, Fachbereich VI – Informatik und Medien, betreute die Abschlussarbeit. Sie hebt besonders die Praxisrelevanz hervor:
„Die Arbeit zeigt, dass moderne KI-Verfahren die Qualität von Vorhersagen und damit die Ergebnisse in der Kataraktchirurgie deutlich verbessern können. Sie adressiert ein hochrelevantes klinisches Problem mit methodisch anspruchsvollen Verfahren des maschinellen Lernens. Sie leistet einen praxisrelevanten Beitrag zur Verbesserung der Vorhersage refraktiver Ergebnisse in der Kataraktchirurgie und verdeutlicht exemplarisch das Potenzial der medizinischen Informatik für eine bessere Patientenversorgung.“
Der BVMI vergibt jährlich Nachwuchspreise für herausragende Bachelor- und Masterarbeiten.