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    <ArticleType>Meeting Abstract</ArticleType>
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      <Title language="de">The Internet of Medical Things (IoMT) in der Augenheilkunde</Title>
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          <Corporatename>German Medical Science GMS Publishing House</Corporatename>
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      <DatePublished>20250610</DatePublished>
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    <Language>germ</Language>
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      <AltText language="en">This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 License.</AltText>
      <AltText language="de">Dieser Artikel ist ein Open-Access-Artikel und steht unter den Lizenzbedingungen der Creative Commons Attribution 4.0 License (Namensnennung).</AltText>
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        <MeetingCorporation>Vereinigung Norddeutscher Augen&#228;rzte</MeetingCorporation>
        <MeetingName>74. Tagung der Vereinigung Norddeutscher Augen&#228;rzte (VNDA)</MeetingName>
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        <MeetingSession>Innovationen &#38; Imaging</MeetingSession>
        <MeetingCity>Rostock-Warnem&#252;nde</MeetingCity>
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    <ArticleNo>25vnda29</ArticleNo>
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      <MainHeadline>Text</MainHeadline><Pgraph><Mark1>Hintergrund:</Mark1> Das Internet of Medical Things (IoMT) revolutioniert die Augenheilkunde durch die Vernetzung medizinischer Ger&#228;te, Sensoren und Softwareplattformen zur Verbesserung der Diagnose, &#220;berwachung und Behandlung ophthalmologischer Erkrankungen. Die Integration von IoMT erm&#246;glicht fortschrittliche Teleophthalmologie, KI-gest&#252;tzte Diagnostik und personalisierte Therapieans&#228;tze. Insbesondere in Zeiten begrenzter medizinischer Ressourcen und wachsender Patientenzahlen bietet IoMT eine effiziente L&#246;sung f&#252;r die Fr&#252;herkennung und kontinuierliche &#220;berwachung von Augenerkrankungen.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Methoden:</Mark1> Diese &#220;bersichtsarbeit analysiert aktuelle IoMT-Technologien in der Augenheilkunde, darunter tragbare Sensoren, KI-gest&#252;tzte Bildverarbeitungssysteme und vernetzte Diagnoseplattformen. Zudem werden Anwendungsbereiche wie mobile Augenuntersuchungen, automatisierte Fundusbildanalyse und Fern&#252;berwachung mittels intelligenter Algorithmen untersucht. Besondere Ber&#252;cksichtigung finden die Herausforderungen der Interoperabilit&#228;t, Datensicherheit und regulatorischen Rahmenbedingungen.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Ergebnisse:</Mark1> Die Ergebnisse zeigen, dass IoMT-basierte Systeme eine hohe Genauigkeit bei der Fr&#252;herkennung von Augenerkrankungen wie diabetischer Retinopathie, Glaukom und Makuladegeneration aufweisen. Vernetzte Ger&#228;te wie Smartphone-Adapter und tragbare Kameras erm&#246;glichen hochaufl&#246;sende Bildgebung und eine effiziente Fernbewertung ophthalmologischer Befunde. Die Implementierung von Edge-KI-Technologien verbessert die Echtzeit-Datenverarbeitung und reduziert die Abh&#228;ngigkeit von zentralisierten Cloud-L&#246;sungen. Trotz dieser Fortschritte bestehen weiterhin Herausforderungen hinsichtlich Datenschutz, technischer Standardisierung und klinischer Implementierung.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Schlussfolgerung:</Mark1> IoMT bietet ein enormes Potenzial zur Transformation der Augenheilkunde durch die Verbesserung der diagnostischen Genauigkeit, die Optimierung der Patientenversorgung und die F&#246;rderung innovativer Therapieans&#228;tze. Die zuk&#252;nftige Forschung sollte sich auf die Entwicklung sicherer, skalierbarer und interoperabler IoMT-Systeme konzentrieren, um eine nahtlose Integration in bestehende Gesundheitsinfrastrukturen zu gew&#228;hrleisten. Die Kombination aus IoMT, KI und dezentraler Datenverarbeitung wird eine Schl&#252;sselrolle in der n&#228;chsten Generation der digitalen Ophthalmologie spielen.</Pgraph></TextBlock>
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