Ein wichtiger Meilenstein bei der Hautkrebsdiagnose mit künstlicher Intelligenz
In diesem Artikel
Die rasche Weiterentwicklung künstlicher Intelligenz (KI, Artificial Intelligence = AI) führt auch bei der Hautkrebsdiagnose zu wichtigen Fortschritten. Bilderkennung gehört zu den erfolgreichsten Einsatzgebieten der KI und spielt eine wichtige Rolle bei der Früherkennung von Hautkrebs. KI kann Hautkrebs ebenso genau erkennen wie Dermatologen. Dies wurde unter anderem mit tief lernenden künstlichen neuronalen Netzen gezeigt.
Hautkrebs zählt weltweit zu den häufigsten Krebsarten, und seine Häufigkeit nimmt zu. Etwa 5% der Hautkrebserkrankungen entfallen auf den aggressiven Typ Melanom. Auch die weltweite Melanomhäufigkeit ist in den letzten Jahren rasch gestiegen. Bei Frauen ist dieser Anstieg ausgeprägter als bei Männern. Insbesondere bei Frauen ab 50 Jahren nahm die Melanomhäufigkeit zwischen 2015 und 2019 jährlich um etwa 1% zu.
Herkömmliche Verfahren zur Hautkrebsdiagnose sind kostspielig, zeitaufwendig und erfordern ärztliche Fachkompetenz. Deshalb verbreiten sich KI-gestützte diagnostische Unterstützungssysteme zunehmend, um die Hautkrebsdiagnose zu unterstützen.
In den vergangenen Jahren wurden zahlreiche KI-Anwendungen zur Hautkrebsdiagnose entwickelt. Einige lieferten anfangs jedoch keine ausreichend genauen Ergebnisse. Mit der Zeit verbesserte sich ihre Genauigkeit deutlich, wodurch sie zu wertvollen diagnostischen Werkzeugen wurden.
Einzelheiten der Studie
Die am 12. Oktober 2023 auf dem Kongress 2023 der Europäischen Akademie für Dermatologie und Venerologie (EADV? European Academy of Dermatology and Venereology) vorgestellte KI-Untersuchung bewertete über einen Zeitraum von 2,5 Jahren 22.356 Patienten mit Hautkrebsverdacht.
- Die in dieser Studie getestete 3. Version der KI-Anwendung zeigte bei der Melanomerkennung eine Sensitivität von 100%: 59/59 Fälle wurden erkannt. Bei sämtlichen Hautkrebsarten betrug die Erkennungsgenauigkeit 99,5% (189/190), bei Krebsvorstufen 92,5% (541/585).
Die Sensitivität eines Tests bezeichnet seine Fähigkeit, einen bestimmten Zustand oder eine Erkrankung zu erkennen. Genauer beschreibt sie den Anteil tatsächlich betroffener Personen, den der Test richtig identifiziert. Ein Test mit hoher Sensitivität erkennt einen großen Teil der Erkrankten korrekt und ermöglicht dadurch frühzeitige Diagnose und Behandlung. Die Sensitivität wird üblicherweise als Prozentwert angegeben und liefert Gesundheitsfachkräften wichtige Informationen über Zuverlässigkeit und Wirksamkeit eines Tests.
- Die dritte Version der KI-Software zeigte eine deutliche Verbesserung gegenüber dem ersten, 2021 getesteten Modell. Dieses hatte Melanome mit 85,9% (195/227), sämtliche Hautkrebsarten mit 83,8% (903/1078) und Krebsvorstufen mit 54,1% (496/917) Genauigkeit erkannt.
Tabelle 1: Leistung der KI-Anwendung nach Version
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KI-Version 1 (20. April 2020 - 14. Juli 2021) |
KI-Version 2 (15. Juli 2021 - 21. April 2022) |
KI-Version 3 (22. April 2022 - 5. Januar 2023) |
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Sensitivität bei Melanomen |
85,9% |
97,1% |
100% |
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Sensitivität für sämtliche Hautkrebsarten |
83,8% |
98,5% |
99,5% |
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Sensitivität für Krebsvorstufen |
54,1% |
94,0% |
92,5% |
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Spezifität bei gutartigen Läsionen |
79,7% |
49,4% |
75,3% |
Die Hauptautorin der Untersuchung, Dr. Kashini Andrew aus Großbritannien, erklärt: „Diese Studie zeigt, wie schnell sich KI entwickelt und lernt. Die hohe Genauigkeit lässt sich unmittelbar auf Verbesserungen der KI-Trainingsmethoden und der Qualität der Trainingsdaten zurückführen. Zwischen April 2022 und Januar 2023 ersparte die neueste Softwareversion in der fachärztlichen Versorgung mehr als 1.000 persönliche Arztkonsultationen. Dadurch blieb mehr Zeit für Patienten, die dringend behandelt werden mussten.“
Fachärztliche Überwachung bleibt notwendig
Obwohl die Ergebnisse äußerst ermutigend sind, betont das Forschungsteam, dass KI ohne Unterstützung durch einen dermatologischen Facharzt nicht als eigenständiges Erkennungsinstrument eingesetzt werden sollte. Unter den 190 Fällen wurde ein Basalzellkarzinom übersehen. Es wurde später bei einer zweiten Beurteilung durch einen Dermatologen als „Sicherheitsnetz“ erkannt. Dies unterstreicht die Notwendigkeit einer angemessenen klinischen Überwachung der KI.
Die Rolle der KI in der Dermatologie und ihre optimale Anwendung werden intensiv diskutiert. Weitere Forschung könnte ihren Einsatz als Triageinstrument unter geeigneter klinischer Überwachung ermöglichen. Jeder Behandlungsweg muss jedoch seine Kosteneffektivität nachweisen; derzeit ist KI in der Dermatologie kein eigenständiges Instrument. Diese und ähnliche Studien zeigen ihr großes Potenzial für die künftige Gesundheitsversorgung.
Quellen
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