Wie künstliche Intelligenz bei der Früherkennung von Hautkrebs helfen kann

Künstliche Intelligenz wird künftig auch in der Medizin eine immer größere Rolle spielen. Ein Beispiel für ein besonders vielversprechendes Anwendungsgebiet geht aus einer internationalen Studie hervor, an der die MedUni Wien federführend beteiligt war. Bei der Diagnose von Hautveränderungen und -schädigungen war die künstliche Intelligenz den menschlichen Experten überlegen.

Die Medizinische Universität und ihre Forschungspartner konnten zeigen, wie deutlich die künstliche Intelligenz bei der Diagnose pigmentierter Hautveränderungen (z.B. Muttermalen und Melanomen) bereits überlegen ist. Im Rahmen einer internationalen Studie mussten sich 511 MedizinerInnen mit 139 Bilderkennungsprogrammen mit lernfähigen Algorithmen messen. Dabei erzielten die Maschinen viel bessere Ergebnisse als die menschlichen Teilnehmer, auch wenn sie diese natürlich nicht ganz ersetzen können.

Zunächst mussten die Maschinen einen Lernprozess absolvieren, der anhand einer Bilddatenbank mit mehr als 10.000 auflichtmikroskopischen Aufnahmen von pigmentierten Hautveränderungen erfolgte. In der Bilddatenbank befanden sich Bilder harmloser Muttermale und Altersflecken ebenso wie von bösartigen Melanomen, Basalzellkarzinomen und weißem Hautkrebs. Die menschlichen Experten griffen dagegen allein auf ihre Erfahrungen aus Forschung und Klinik zurück.

In der zweiten Phase wurden dann allen Teilnehmern – Menschen wie Maschinen – auf einer Online-Plattform 30 neue Aufnahmen vorgelegt, die in der Bilddatenbank nicht enthalten waren. Das Ergebnis war eindeutig. Während die besten menschlichen Diagnostiker von den 30 Bildern 18,8 Bilder richtig einschätzten, brachten es die besten Maschinen auf 25,4 korrekte Treffer. Insgesamt waren zwei Drittel der verwendeten Maschinen den menschlichen Teilnehmern überlegen.

Trotz dieses Ergebnisses betonen die Forscher der MedUni Wien, dass künstliche Intelligenz die menschliche Fachkompetenz nicht ersetzen kann. Während Computerprogramme nur optische Momentaufnahmen analysieren können, wobei sie sich als sehr treffsicher erweisen, sind bei der Diagnose eines Patienten auch die Verlaufsbeobachtung, die Einschätzung des Risikos aufgrund von Begleitumständen sowie das Ertasten der Hautveränderungen und der Vergleich mit anderen Muttermalen am Körper wichtig.

Außerdem zeigte sich, dass unter den menschlichen Teilnehmern diejenigen am besten abschnitten, die mindestens zehn Jahre Erfahrung bei der Früherkennung von Hautkrebs hatten.

Daher scheint es zwar sinnvoll zu sein, die Stärken der künstlichen Intelligenz bei der Erkennung von Hautläsionen zu nutzen, die Interpretation der Ergebnisse jedoch auch weiterhin menschlichen Experten zu überlassen.

Werner Thelian

Quelle: Medizinische Universität Wien, Juni 2019

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