Hautkrebs: KI-Modell erkennt verdächtige Läsionen besser als bisherige Methoden

Forschende aus Großbritannien haben eine Methode entwickelt, um mithilfe Künstlicher Intelligenz (KI) verdächtige Hautläsionen zu prüfen, wobei das Tool in einer neuen Studie die bisherigen Methoden übertraf.

Das KI-Modell wurde mit den Daten von 53.601 Hautläsionen von 25.105 Patienten trainiert. In der Studie nutzten die Forschenden maschinelles Lernen und die Kombinationstheorie, um aus 22 klinischen Merkmalen die 7 wichtigsten herauszufiltern, die vorhersagen, ob eine Hautläsion verdächtig sein könnte oder nicht. Zu diesen Merkmalen gehören: ob die Läsion in letzter Zeit ihre Größe, Farbe oder Form verändert hat; ob die Läsion rosa oder entzündet war und die Haarfarbe im Alter von 15 Jahren.

Die Forschenden wendeten eine proportionale Gewichtung auf diese 7 Merkmale an, um den neuen C4C-Risiko-Score zu erstellen, der eine Genauigkeit von 69 Prozent aufweist. In der Studie übertraf er bestehende Methoden wie den 7PCL (62 Prozent) und den Williams-Score (60 Prozent). Einige der neu entdeckten Risikofaktoren, wie das Alter der Läsionen, die Rosafärbung und die Haarfarbe, sind für alle Hautkrebsarten von Bedeutung, wurden aber in den älteren Methoden, die sich nur auf das Melanom konzentrierten, nicht berücksichtigt.

Prof. Gordon Wishart von der Anglia Ruskin University und medizinischer Leiter von Check4Cancer, sagte: „Diese Studie zeigt, wie wichtig die Verwendung klinischer Daten bei der Klassifizierung von Hautläsionen ist, was zu einer besseren Erkennung von Hautkrebs beitragen dürfte. Unser neues KI-Modell, das den C4C-Risikoscore mit Bildern von Hautläsionen kombiniert, könnte dazu führen, dass weniger Patienten zur Biopsie überwiesen werden müssen, dass die Wartezeiten für die Hautkrebsdiagnose und -behandlung kürzer werden und dass sich die Ergebnisse für die Patienten verbessern.“

Der plastische Chirurg Per Hall, der vor Kurzem aus dem Addenbrooke’s Hospital ausgeschieden ist, sagte: „Der Mehrwert dieser Studie besteht darin, dass sie hilft, Patienten zu identifizieren, deren Hautläsionen verdächtig genug sind, um eine Überweisung zur persönlichen Untersuchung zu rechtfertigen.“ Und weiter: „In der Vergangenheit lag der Schwerpunkt auf pigmentierten Läsionen und Melanomen, aber es gibt auch andere Hautveränderungen wie Basalzellkarzinome und Plattenepithelkarzinome, die abgeklärt werden müssen.“

Der NHS werde mit Überweisungen zur Analyse von Hautläsionen überschwemmt – die überwiegende Mehrheit sei in Wirklichkeit harmlos. Diese Arbeit ziele darauf ab, potenziell schwerwiegende Läsionen herauszufiltern und diejenigen Patienten zu identifizieren, deren Haut anfälliger für die Entwicklung von Krebs sei, damit sie schnell behandelt werden könnten.