APA - Austria Presse Agentur

Künstliche Intelligenz kann Hautkrebs besser diagnostizieren als HautärztInnen

In einer Untersuchung traten 157 HautärztInnen aus zwölf Universitätskliniken in Deutschland gegen die Computer an.

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Sowohl die ÄrztInnen als auch der eigens programmierte Algorithmus beurteilten 100 Bilder danach, ob es sich um ein Muttermal oder um schwarzen Hautkrebs handelt. Am Ende war die künstliche Intelligenz präziser als die klinische Diagnostik, wie das Nationale Centrum für Tumorerkrankungen (NCT) Heidelberg mitteilte. Die Studie ist im Fachmagazin "European Journal of Cancer" erschienen.

Den Algorithmus haben WissenschafterInnen des Deutschen Krebsforschungszentrums (DKFZ), der Universitäts-Hautklinik und des NCT entwickelt. Er kann verdächtige Hautveränderungen digital beurteilen. Die Innovation werde die ärztliche Diagnose aber nicht überflüssig machen, hieß es. Der Einsatz von künstlicher Intelligenz werde in der Dermatologie zukünftig wichtiger werden, um präzise Diagnosen zu erstellen. "Der Algorithmus könnte die klinische Beurteilung von Hauttumoren sinnvoll ergänzen", erläuterte Jochen Sven Utikal, Leiter der Klinischen Kooperationseinheit des DKFZ.

"Es ist ähnlich wie beim Autopiloten im Flugzeug: Bei gutem Flugwetter und häufigen Strecken ist das Assistenzsystem hilfreich. Bei schwierigen Landungen muss ein erfahrener Pilot hingegen Verantwortung übernehmen. Das kann ein Computer so allein nicht leisten", sagte Titus Brinker, Leiter der Studie und Wissenschafter am DKFZ und NCT Heidelberg.

Algorithmus kennt nur zwei Diagnosen

Außerdem wird der Algorithmus der ärztlichen Praxis bisher nicht gerecht. Er kennt nur zwei Diagnosen: Muttermal oder schwarzer Hautkrebs. "Die klinische Realität ist allerdings eine völlig andere: Ein Facharzt muss bei der körperlichen Untersuchung zwischen mehr als hundert Differentialdiagnosen unterscheiden können. Davon sind viele sehr selten, einige sind kaum allein am Bild zu erkennen, sondern brauchen weitere Informationen wie zum Beispiel Tasteindrücke", erklärte Alexander Enk, Direktor der Universitäts-Hautklinik Heidelberg.

In der Studie wurden 100 Bilder von Hautauffälligkeiten verwendet, 20 davon zeigten schwarzen Hautkrebs (Melanom) und 80 gutartige Muttermale. Die DermatologInnen von zwölf deutschen Universitäts-Hautkliniken (Berlin, Bonn, Erlangen, Essen, Hamburg, Heidelberg, Kiel, Magdeburg, Mannheim, München, Regensburg, und Würzburg) sollten das weitere Vorgehen bestimmen: entweder eine Biopsie vornehmen oder dem Patienten von der Gewebeprobe abraten.

Dieselben 100 Bilder wurden anschließend von einem zuvor mit 12.378 anderen Bildern trainierten Algorithmus automatisiert bewertet. Nur sieben der 157 DermatologInnen schnitten besser ab als der Algorithmus. 14 erzielten gleich gute Ergebnisse und 136 hatten schlechtere Ergebnisse. Im Durchschnitt war der Algorithmus präziser in der Beurteilung der Hauttumoren als die HautärztInnen. Dabei spielte es keine Rolle welche Position und Erfahrung die jeweilige Ärztin oder der jeweilige Arzt hatte. Im Durchschnitt waren die DermatologInnen dem Algorithmus unterlegen.

Das maligne Melanom der Haut, auch schwarzer Hautkrebs genannt, ist die bösartigste Form von Hautkrebs. Er wird vor allem durch hohe UV-Belastung der Haut begünstigt.