Einführung

Die Gesichtsfeldprüfung (Perimetrie) bleibt in der Glaukom- und neuroophthalmologischen Versorgung unverzichtbar. Seit Jahrzehnten ist der Humphrey Field Analyzer (HFA) der klinische Standard (pmc.ncbi.nlm.nih.gov), doch seine sperrige Hardware und langwierigen Untersuchungen schränken die Zugänglichkeit ein – Probleme, die während der COVID-19-Pandemie besonders deutlich wurden. Virtual-Reality (VR)-Headsets und häusliche Plattformen versprechen flexiblere Tests. Jüngste Studien zeigen, dass diese neuen Methoden mit der Standardperimetrie mithalten können: Eine prospektive Studie ergab, dass die Mean Deviation (MD)-Werte des VR-Perimeters stark mit denen des HFA korrelieren (Spearman r ≈0.87, p<0.001) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Ähnlich zeigten Prototyp-VR-Brillentests auf Smartphones eine hohe Korrelation mit HFA-Gesichtsfeldern (Spearman r=0.808) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Eine systematische Überprüfung aus dem Jahr 2023 kam zu dem Schluss, dass VR-Geräte in vielerlei Hinsicht vergleichbar oder sogar besser abschneiden als konventionelle Perimeter (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) – sie sind patientenfreundlicher (bessere Fixierung, Komfort) und wesentlich portabler für Patienten mit eingeschränkter Mobilität. Diese Innovationen versprechen eine ähnliche diagnostische Genauigkeit wie der HFA, bieten gleichzeitig eine einfachere Handhabung, kürzere Tests und Potenzial für die Fernüberwachung.

Headset-basierte Perimetrie: Genauigkeit und Benutzerfreundlichkeit

Kopfgetragene VR-Perimeter versetzen Patienten in eine kontrollierte Umgebung und verfügen oft über integriertes Eye-Tracking. In klinischen Studien lieferten VR-Geräte Gesichtsfeldmetriken, die nahezu äquivalent zur Standardperimetrie sind. Zum Beispiel fanden Griffin et al., dass die MD-Werte von Glaukompatienten, die mit einem Headset (Olleyes VisuALL) und HFA ermittelt wurden, eng übereinstimmten (Spearman r=0.871) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Die Unterschiede in den Punkt-für-Punkt-Empfindlichkeiten betrugen im Durchschnitt nur ~0,4 dB, mit einer besonders starken Übereinstimmung bei leichtem bis mittelschwerem Glaukom (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). In einer vergleichbar großen Studie zu einem Smartphone-VR-Setup zeigten die mittleren Schwellenwerte in vier Quadranten und im globalen Gesichtsfeld keine signifikanten Unterschiede, was die klinische Austauschbarkeit unterstützt (pmc.ncbi.nlm.nih.gov).

Bemerkenswert ist, dass VR-Headsets den Benutzerkomfort und die Testbedingungen erheblich verbessern. Patienten können sitzen oder stehen, ohne eine Kinnstütze zu benötigen, was die Ermüdung durch Kopfstützen eliminiert (www.mdpi.com). Zum Beispiel kommt das leichte Pico-basierte VisuALL-Headset ohne Probegläser und Einschränkungen aus, behält aber die Bildqualität und die Fixationsüberwachung bei (www.mdpi.com) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Eine Studie berichtete, dass die Testzeiten mit VR statt HFA um über 60 % (7 vs. 18 Minuten) reduziert wurden, und die Teilnehmer bewerteten die VR-Untersuchung aufgrund des Headset-Designs, das Kinnstützen und Polster überflüssig machte, als wesentlich komfortabler (www.mdpi.com) (www.mdpi.com). Das immersive Display blockiert Umgebungslicht und kann Sprachansagen und Blickrückmeldungen integrieren, um die Patienten bei der Stange zu halten. Tatsächlich ergab eine kontrollierte Studie aus dem Jahr 2025, dass ältere oder mobilitätseingeschränkte Patienten VR-Tests am Bett gegenüber HFA-Schalen bevorzugten, und das VR-System enthielt sogar KI-Analysen zur Fixationsverfolgung (www.mdpi.com) (www.mdpi.com).

Bei allen veröffentlichten Geräten weisen VR-Perimeter eine hohe Patiententoleranz auf: Probanden berichten von weniger Klaustrophobie und empfinden Headset-Tests als weniger stressig als konventionelle Schalenperimetrie (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (www.mdpi.com). Durch die Isolation visueller Reize von realen Ablenkungen führt VR oft zu einer zuverlässigeren Fixation. Die systematische Überprüfung ergab beispielsweise, dass Patienten mit VR-Geräten eine bessere Blickfixierung aufwiesen als mit Standardperimetern, und selbst stark beeinträchtigte Augen konnten zuverlässig getestet werden, da das andere Auge fixiert bleibt (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Insgesamt scheinen VR-Headsets für die meisten Patienten eine äquivalente Testgenauigkeit wie der HFA zu liefern, während sie die Benutzerfreundlichkeit und Testeffizienz erheblich verbessern (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (www.mdpi.com).

Heim- und Tablet-Perimetrie

Neben VR-Geräten ermöglichen mehrere Tablet- und Browser-basierte Perimeter die Gesichtsfeldprüfung zu Hause auf persönlichen Geräten. Diese Plattformen variieren im Design (oft mit flackernden oder sich bewegenden Zielen), teilen aber niedrige Kosten und einfachen Zugang. Die Melbourne Rapid Fields (MRF)-Suite ist ein führendes Beispiel: eine von der FDA zugelassene iPad-App (für den Praxisgebrauch) und eine Webversion für unbeaufsichtigte Heimtests. In klinischen Vergleichen waren die MD- und Pattern Standard Deviation (PSD)-Werte von MRF vergleichbar mit HFA: Eine Querschnittsstudie an Glaukomaugen zeigte keinen signifikanten Unterschied bei MD oder PSD zwischen MRF- und HFA-Mittelwertprofilen (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). MRF benötigte tendenziell etwas weniger Zeit als HFA (z. B. 5,7 vs. 6,3 Minuten pro Auge) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Insgesamt kamen die Forscher zu dem Schluss, dass MRF eine kostengünstige, benutzerfreundliche Alternative für Umgebungen ist, die keinen Zugang zu Standardperimetern haben (pmc.ncbi.nlm.nih.gov).

Entscheidend für die Heimüberwachung ist, dass jüngste Studien berichten, dass solche Systeme außerhalb der Klinik zuverlässig und valide sind. In einer Studie aus dem Jahr 2025 mit 53 Glaukompatienten (mild bis fortgeschritten) zeigten unbeaufsichtigte MRF-Online-Tests zu Hause eine sehr hohe Übereinstimmung mit den jüngsten klinischen HFA-Ergebnissen der Patienten. Die Mean Deviation wies eine Intraklassenkorrelation (ICC) von 0,905 zwischen Home-MRF und Klinik-HFA auf, und die Pattern Deviation korrelierte ebenfalls (ICC≈0,685) (pubmed.ncbi.nlm.nih.gov). Noch beruhigender ist, dass wiederholte Heimtests eine hohe Wiederholbarkeit aufwiesen: Der MD-ICC von MRF betrug 0,983 und der PSD-ICC 0,947 beim Test-Retest (pubmed.ncbi.nlm.nih.gov). Die Bland-Altman-Analyse ergab, dass die 95%-Grenzen für MD bei wiederholten Tests ungefähr ±3 dB betrugen, was der Variabilität der Standardperimetrie ähnelt (pubmed.ncbi.nlm.nih.gov). Eine solche Übereinstimmung deutet darauf hin, dass Kliniker den MD-Werten von Heim-Perimetern vertrauen können, um Trends zu verfolgen. Patienten berichten von positiven Einstellungen: In dieser Studie griffen die meisten Benutzer problemlos auf den Online-Test zu und schätzten die Fernüberwachung (pmc.ncbi.nlm.nih.gov), obwohl die Adhärenz nach 6 Monaten nachließ. Ein anderer Ansatz, die Online Circular Contrast Perimetry (OCCP) – ein webbasierter Flimmertest – lieferte ebenfalls vergleichbare Gesichtsfelder zwischen Klinik und Zuhause. Zu Beginn zeigte OCCP zu Hause im Vergleich zur Klinik im Durchschnitt nur einen Unterschied von ~1,3 dB bei MD, mit guter Übereinstimmung bei PSD und einer ähnlichen Rate von falsch-positiven/negativen Ergebnissen (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Somit haben mehrere Heim-Perimeter eine akzeptable Genauigkeit gezeigt, obwohl Studien aus der Praxis Herausforderungen bei der langfristigen Compliance feststellen (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pubmed.ncbi.nlm.nih.gov).

In der Praxis erfordern Heim-Systeme eine Patientenauswahl und -unterstützung. Ideale Kandidaten sind zuverlässige Technologiebenutzer (z. B. literate, leicht betroffene Glaukompatienten), die in Positionierung und Reaktion geschult werden können. Die anfängliche Einarbeitung (oft per Videoanruf) und Übungseinheiten helfen, den Lerneffekt zu überwinden, da erste Tests etwas weniger empfindlich sein können. Viele Studien umfassen ein kurzes Tutorial oder eine überwachte Übung: z. B. eine MRF-Studie bot vor dem Test eine einminütige Demo an (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Häufige Tests selbst machen Patienten vertraut, und – interessanterweise – hat sich gezeigt, dass hochfrequente Heimtests die Variabilität reduzieren. Bei der Langzeitüberwachung mit Heim-VR (Toronto Portable Perimeter) schrumpfte die MD-Variabilität zwischen den Tests um ~30 % im Vergleich zum konventionellen HFA (RMS-Fehler ≈1,18 dB vs. 1,67 dB) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Zusammenfassend lässt sich sagen, dass validierte Heimplattformen die Genauigkeit der klinischen Perimetrie widerspiegeln können. Ihr Erfolg hängt von benutzerfreundlichen Schnittstellen, Fernschulung und Motivation ab; die Adhärenz kann im Laufe der Zeit sinken, es sei denn, Patienten und Personal bleiben engagiert (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov).

Struktur-Funktions-Verbundindizes

Traditionelle Gesichtsfeldindizes wie Mean Deviation (MD) und Visual Field Index (VFI) fassen funktionelle Verluste zusammen, ignorieren aber die Netzhautstruktur. Umgekehrt liefert die optische Kohärenztomographie (OCT) objektive Messungen (z. B. Dicke der retinalen Nervenfaserschicht) glaukomatöser Schäden. Neue Verbundindizes zielen darauf ab, beides zu verschmelzen, um die Fortschrittserkennung zu verbessern. Der Combined Structure-Function Index (CSFI) ist ein führendes Beispiel. Er verwendet veröffentlichte Formeln, um die Anzahl der retinalen Ganglienzellen (RGC) aus OCT und Perimetrie abzuschätzen und diese dann zu einer einzigen Metrik „prozentualer RGC-Verlust“ zu mitteln (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Durch die Integration beider Tests hat CSFI eine überlegene Leistung bei der Stadieneinteilung des Glaukoms gezeigt: In einer Studie unterschied CSFI zwischen frühem und mittelschwerem Glaukom (ROC AUC 0,94) sowie zwischen mittelschwerem und fortgeschrittenem (AUC 0,96), was die OCT-Dicke allein (≤0,77) weit übertraf (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Bemerkenswert ist, dass zwei Augen mit identischer OCT-RNFL-Dicke (56 μm), aber sehr unterschiedlichen MDs (–13,3 vs. –24,5 dB) durch CSFI (74 % vs. 91 % RGC-Verlust) klar unterschieden wurden (pmc.ncbi.nlm.nih.gov), während jede einzelne OCT- oder MD-Messung die Schweregradlücke übersehen hätte.

Für den Langzeitgebrauch bieten Verbundindizes ebenfalls Vorteile. Da viele RGCs vor einem statistisch signifikanten MD-Abfall bei SAP verloren gehen können (pmc.ncbi.nlm.nih.gov), bietet die Kombination von Struktur und Funktion mehr „Endpunkte“ für das Fortschreiten des Glaukoms. Studien legen nahe, dass CSFI das Fortschreiten früher vorhersagen kann als MD allein (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Zum Beispiel fanden Ogawa et al. aus Sao Paulo, dass der Gesamt-CSFI bei milden/fortgeschrittenen Augen eng mit MD und VFI korrelierte (r≈–0,88), aber weniger stark bei mittelschwerem Glaukom (pmc.ncbi.nlm.nih.gov), was impliziert, dass CSFI fortlaufende Schäden erkennen kann, selbst wenn die Perimetrie in der mittleren Phase stagniert. Praktisch bedeutet dies, dass eine Verbundmetrik Veränderungen anzeigen könnte, selbst wenn der MD-Verlauf noch flach ist. Während sich die großflächigen Beweise zur Fortschrittserkennung noch entwickeln, deuten die frühen Daten darauf hin, dass kombinierte Indizes die Sensitivität erhöhen: Medeiros et al. berichteten einen AUC des CSFI von ~0,94 für die Glaukomerkennung (vs. 0,85 für präperimetrische Fälle) – eine Leistung, die sich „günstig“ mit MD oder OCT allein vergleichen lässt (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Zusammenfassend ergänzen Struktur-Funktions-Indizes (wie CSFI oder neuere Modelle des maschinellen Lernens) MD/VFI, indem sie den prozentualen neuronalen Verlust quantifizieren und möglicherweise das Fortschreiten früher aufzeigen, insbesondere in präperimetrischen oder mittelschweren Fällen.

MD und VFI bleiben jedoch unverzichtbar. Jeder hat Einschränkungen: MD kann durch Katarakt beeinflusst werden und verliert am schweren Ende an Empfindlichkeit, während VFI (ein gewichteter Score des verbleibenden „nützlichen“ Gesichtsfeldes) bei fortgeschrittener Erkrankung tendenziell stagniert (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Verbundindizes können diese Probleme mildern, indem sie die Stärken beider Tests ausgleichen. Wie eine Übersicht bemerkt, weisen strukturelle und funktionelle Tests unterschiedliche Variabilität und Skalen auf, und kombinierte Ansätze „erhöhen die Anzahl der Endpunkte“ für Studien und Überwachung (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). In der Praxis sollten Kliniken MD/VFI- und OCT-Metriken als komplementär betrachten, wobei Verbundindizes eine einzige Zusammenfassung bieten, sofern verfügbar.

Test-Retest-Variabilität und Lerneffekte

Jede perimetrische Methode weist eine inhärente Variabilität auf. Selbst die Test-Retest-Variabilität der Standard-SAP liegt bei etwa ~1–2 dB für MD bei Glaukomaugen (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Neue Geräte sind nicht anders, können aber die Variabilität oft reduzieren, indem sie häufigere Tests ermöglichen. Dies zeigte sich in einer zweijährigen Heimüberwachungsstudie: Hochfrequente VR-Tests halbierten das effektive MD-Rauschen (RMS-Fehler ~1,18 dB) im Vergleich zu klinischen HFA-Tests (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Häufige Wiederholung straffte die Trendlinien, wodurch progressive Veränderungen leichter zu erkennen waren.

Lerneffekte sind eine weitere universelle Überlegung. Unerfahrene Patienten erzielen typischerweise bei ihrer zweiten Perimetrie-Sitzung bessere Ergebnisse als bei ihrer ersten. Die meisten Studien begegnen dem, indem sie Übungs-/Screening-Tests anbieten. Zum Beispiel verwendete das iPad MRF-Protokoll einen einminütigen Demo-Durchlauf, um das Verständnis sicherzustellen (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Kliniker, die diese Tools testen, sollten ebenfalls eine kurze Schulung oder zwei einplanen und den ersten Test als „Eingewöhnungsversuch“ behandeln, insbesondere wenn der Patient neu in der Schwellenperimetrie ist. Leistungszuverlässigkeitsindizes (falsch-positive/negative Ergebnisse, Fixationsverlust) sollten überwacht werden: Veröffentlichte Heim-VR-Serien fanden höhere, aber immer noch akzeptable falsch-positive Raten (≈5 % vs. 3 % in der Klinik) und etwas mehr vom Patienten initiierte Pausen, aber 83 % der VR-Heimtests erfüllten die Standard-Zuverlässigkeitsschwellen (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Dies spiegelt frühere Tele-Perimetrie-Berichte wider und deutet darauf hin, dass die meisten Patienten mit der richtigen Anleitung wiederholbare Ergebnisse erzielen können.

Die Patientenauswahl für die neue Perimetrie ist entscheidend. Praktisch jeder kooperative Erwachsene oder jedes Kind, das einfache Anweisungen befolgen kann, kann VR-Tests durchführen, einschließlich Personen mit körperlichen Einschränkungen. Tatsächlich wurde VR-Perimetrie als besonders nützlich für rollstuhlgebundene oder arthritische Patienten vorgeschlagen, die Schwierigkeiten mit traditionellen Schalen haben (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Das immersive Design kommt auch der pädiatrischen Glaukomversorgung zugute, indem es jüngere Patienten einbezieht. Umgekehrt können Patienten mit schwerer kognitiver Beeinträchtigung oder Schwindel Headsets als desorientierend empfinden, daher sollten alternative Methoden weiterhin verfügbar sein. Ebenso erfordert Heimtesting motivierte, technisch versierte Personen mit zuverlässigem Internet. Es ist unerlässlich, dass Patienten über ausreichendes Sehvermögen (z. B. ~20/40 oder besser), Brillenmanagement und eine ruhige Testumgebung verfügen.

Implementierung und klinische Bewertung

Die Integration dieser Innovationen in die Praxis erfordert eine sorgfältige Pilotierung. Erste Studien können Vergleiche nebeneinander umfassen: Lassen Sie Patienten das neue Gerät und das Standard-Perimeter in einem Besuch durchführen. Metriken wie MD, PSD/VFI und punktuelle Empfindlichkeit sollten auf systematische Verzerrungen untersucht werden. Zum Beispiel sollten kleine systematische Verschiebungen (z. B. ein VR-Gerät, das im Durchschnitt 0,5 dB höhere MD anzeigt) quantifiziert werden, damit Kliniker Trends korrekt interpretieren können. Alle Unterschiede in der normativen Datenbank oder den Schwellenwertalgorithmen müssen verstanden werden. Es kann ratsam sein, interne normative Bereiche durch Tests einer Gruppe gesunder Freiwilliger mit dem neuen Gerät festzulegen.

Praxen sollten auch die Benutzerfreundlichkeit bewerten. Das Patientenfeedback zu Komfort, einfacher Anleitung und Präferenz ist wichtig. Wie Studien gezeigt haben, empfinden die meisten VR-Perimeter als angenehmer (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (www.mdpi.com); dies zu dokumentieren kann skeptisches Personal und Patienten beruhigen. Bewerten Sie Testdauern und Fehlerraten: Wenn neue Untersuchungen deutlich kürzer sind oder weniger Fixationsverluste aufweisen, ist das ein operativer Gewinn. Verfolgen Sie ebenfalls Zuverlässigkeitsindizes. Ein gut validiertes System sollte Fixationsverluste, falsch-positive und falsch-negative Ergebnisse in ähnlichen Raten wie die klinische Perimetrie erzeugen. Bei Heimtests die Compliance überwachen: Die Erfahrung zeigt, dass die Einschreibung hoch ist, aber die langfristige Adhärenz sinken kann (nur ~70–80 % führten einen ersten Heim-VF durch, dann blieben weniger als ein Jahr aktiv) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Geplante Erinnerungen, Patientenaufklärung und Anreize (z. B. direkte Verknüpfung der Ergebnisse mit EHR-Notizen) können die Bindung verbessern.

Die Datenintegration ist ein weiteres Hindernis. Viele VR- oder Heimperimetrie-Plattformen bieten cloudbasierte Berichte an. Kliniken können Pilotprojekte durchführen, um sicherzustellen, dass diese Ausgaben (PDFs oder EMR-Eingabedateien) in ihren Workflow passen. Es kann nützlich sein, eine prospektive „Validierungsperiode“ durchzuführen, in der die Fortschrittsmarker des neuen Perimeters mit Goldmann- oder HFA-Ereignis-/Trendanalysen verglichen werden. Verbundindizes (CSFI oder ähnliche) erfordern zusätzliche Software (entweder integrierte Geräteanalysen oder externe Tools) und Schulungen des Personals. Es ist ratsam, mit stabilen oder eindeutig fortschreitenden Augen zu beginnen, damit Abweichungen frühzeitig ohne Patientenrisiko erkannt werden können.

Schließlich ist die Dokumentation unerlässlich. Jedes neue Gerät sollte in der Patientenakte neben den Standardfeldern beschrieben und die Einverständniserklärungen bei Bedarf aktualisiert werden (insbesondere für Tele-Tests zu Hause). Pilotprojekte sollten lange genug laufen, um mehrere Tests pro Auge (oft 4–6) zu sammeln, um eine Basislinie und Wiederholbarkeit zu etablieren, bevor vollständig umgestellt wird. Durch den systematischen Vergleich von Ergebnissen, die Schulung des Personals und die Aufklärung der Patienten können Kliniken VR- und Heim-Perimetrie verantwortungsvoll einführen. Im Laufe der Zeit kann die verbesserte Zugänglichkeit und das Engagement dieser Tools zu einer häufigeren Überwachung und einer früheren Erkennung des Glaukomfortschritts in der Routinepraxis führen.

Fazit

Neue Perimetrie-Technologien – insbesondere VR-Headsets und Heimüberwachungsplattformen – erweisen sich als genaue und benutzerfreundliche Alternativen zur konventionellen Schalenperimetrie. Sie stimmen im Allgemeinen mit den von Humphrey abgeleiteten globalen Indizes überein, bieten gleichzeitig kürzere Tests und besseren Patientenkomfort (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (www.mdpi.com). Validierte Heim-Systeme (z. B. MRF, OCCP, Smartphone-VR) korrelieren gut mit klinischen Gesichtsfeldern und zeigen eine ausgezeichnete Test-Retest-Wiederholbarkeit (pubmed.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov), obwohl die Compliance im realen Leben nachlassen kann. Neue Struktur-Funktions-Verbundindizes (wie CSFI) verbessern die Fortschrittserkennung weiter, indem sie OCT mit VF-Daten kombinieren, und übertreffen oft MD/VFI allein für die Stadieneinteilung und frühe Veränderungen (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Kliniken sollten diese Tools sorgfältig pilotieren – die Übereinstimmung mit der Standardperimetrie überprüfen, sicherstellen, dass Patienten die Tests lernen können, und entsprechende Arbeitsabläufe aufbauen –, um ihre Vorteile für das Glaukommanagement zu nutzen.