Retina-Scan: KI schätzt das Alter mit nur 2,5 bis 2,7 Jahren Fehler

Aktuelle Forschungsarbeiten untersuchen verstärkt das Potenzial der Netzhaut-Analyse als nicht-invasives Instrument zur Bestimmung des biologischen Alterns und zur Früherkennung systemischer Erkrankungen. Im Zentrum dieser Entwicklung stehen KI-gestützte Modelle, die mithilfe von Retina-Scans die Differenz zwischen dem chronologischen und dem biologischen Alter eines Menschen bestimmen können.

Technologische Grundlagen und Validierung durch die Wissenschaft

Forschende der Seoul National University entwickelten ein KI-Modell, das im September 2026 in der Fachzeitschrift GeroScience thematisiert wurde. Das Modell wurde mit einem Datensatz von 29.530 Retina-Aufnahmen von 7.535 Personen trainiert.

Zur anschließenden Überprüfung der Genauigkeit nutzten die Wissenschaftler 14.832 Aufnahmen von 7.416 Probanden. Die Analyse ergab, dass die künstliche Intelligenz in der Lage ist, das chronologische Alter mit einem mittleren Fehler von lediglich 2,5 bis 2,7 Jahren zu schätzen.

Das Modell verwendet für die Auswertung sowohl Bilder gesunder Augen als auch Aufnahmen von Netzhaut- oder Sehnervenerkrankungen. Ziel der Entwicklung ist die Identifizierung der sogenannten Retina-Altersdifferenz (retinal age gap, RAG). Dieser Wert gibt Aufschluss darüber, wie stark das durch die Netzhautstruktur indizierte biologische Alter von der tatsächlichen Lebenszeit abweicht.

Korrelationen zwischen Netzhautalter und systemischen Risiken

Die Auswertungen der Seoul National University deuten auf signifikante Zusammenhänge zwischen bestimmten Lebensumständen oder Erkrankungen und einer beschleunigten biologischen Alterung hin. Den Daten zufolge lag die Retina-Altersdifferenz bei Personen mit Diabetes im Durchschnitt bei +2,52 Jahren.

Auch das Konsumverhalten spielt eine messbare Rolle: Bei aktiven Rauchern wurde eine Differenz von etwa +0,5 Jahren festgestellt, während der Wert bei ehemaligen Rauchern bei +0,46 Jahren lag.

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Zudem wurden Zusammenhänge mit spezifischen Augenerkrankungen beobachtet. Während die Differenz bei einer Makuladegeneration bei +0,6 Jahren lag, zeigte sich beim Katarakt (Grauer Star) eine Abweichung von +1,86 Jahren.

Die Forschenden gaben hierbei jedoch zu bedenken, dass der Wert beim Katarakt teilweise durch eine beeinträchtigte Bildqualität aufgrund der Trübung der Linse beeinflusst sein könnte. Grundsätzlich belegen die Befunde Korrelationen, erlauben jedoch keine direkten Rückschlüsse auf Ursache-Wirkungs-Prinzipien.

Klinische Einordnung und künftige Anwendungsbereiche

Trotz der präzisen Schätzwerte betonen Fachleute, dass das Verfahren derzeit keine individuellen Erkrankungen diagnostiziert. Es handele sich momentan noch nicht um ein validiertes Maß für die biologische Alterung im klinischen Sinne, sondern vielmehr um ein Werkzeug, das sich für die Analyse von Bevölkerungstrends eignet. Eine Längsschnittvalidierung sowie Vergleiche mit bereits etablierten biologischen Altersmaßen stünden noch aus.

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Dennoch sehen Forschende in dem Verfahren ein erhebliches Potenzial als Frühwarnsignal. Eine Integration der KI-gestützten Analyse in routinemäßige Augenuntersuchungen wird als künftige Möglichkeit angeführt, um Hinweise auf verborgene systemische Risiken frühzeitig zu erhalten.

Ergänzt werden diese Erkenntnisse durch Forschungsergebnisse der Universität Lausanne, die bereits im August 2026 publiziert wurden. In einer Studie mit über 70.000 Teilnehmenden der UK-Biobank im Alter zwischen 40 und 79 Jahren wurde das Alter ebenfalls mit einem mittleren Fehler von unter 3 Jahren geschätzt. Dabei zeigte sich, dass ein höheres geschätztes Retina-Alter mit einem gesteigerten Krankheits- und Sterberisiko innerhalb der folgenden 15 Jahre korrelierte. Dies unterstreicht die wachsende Bedeutung der retinalen Diagnostik für die präventive Medizin und die Altersforschung.

de | wissenschaft | 70190136 |