Künstliche Intelligenz macht Hautkrebsvorsorge so leicht wie noch nie

Eine Schweizer Arbeitsgruppe hat eine App zur Erkennung von Hautveränderungen erstmals in der Klinik auf ihre Effizienz hin geprüft. Im Mittelpunkt: die diagnostische und risikobasierte Genauigkeit der verwendeten neuronalen Netzwerke.

Wenn Hautkrebs frühzeitig erkannt und behandelt wird, sind die Heilungschancen grundsätzlich hoch. Um vor allem die Vorsorge zu erleichtern, wurde die App SkinScreener des Grazer Softwareentwicklers medaia GmbH entwickelt. Mittels Smartphone werden Muttermale, verschiedene Hautläsionen oder Ähnliches fotografiert, das Foto wird dann durch ein klinisch erprobtes neuronales Netzwerk analysiert. Der Risikostatus für Hautkrebs wird durch einen leicht verständlichen 3-Farben-Code (geringes, mittleres, hohes Risiko) angezeigt. „Damit bietet die App eine einfache und intelligente Möglichkeit, neben den regelmäßigen dermatologischen Untersuchungen das persönliche Risiko von veränderten Hautstellen zu kontrollieren“, beschreibt Michael Tripolt, Co-Founder der medaia GmbH und Dermatologe an der Universitätsklinik für Dermatologie und Venerologie, Med Uni Graz.

Theorie versus Praxis: KI per App im Test

Um die Effizienz der App zur Erkennung von Hautveränderungen erstmals in der Klinik zu prüfen, führte das Team der Universitätsklinik für Dermatologie und Venerologie der Med Uni Graz eine prospektive klinische Studie durch. Dabei ging es vor allem darum, die diagnostische und risikobasierte Genauigkeit der neuronalen Netzwerke (ANALYZE und DETECT), die in der App zur Anwendung kommen, zu evaluieren. Patienten, die entweder zu einer Routine-Hautkrebsvorsorgeuntersuchung oder zur Entfernung von einer oder mehreren Läsionen vorgesehen waren, konnten an der Studie teilnehmen.

Die Teilnehmenden wurden von zumindest zwei Dermatologen und vom integrierten, auf künstlicher Intelligenz basierenden Algorithmus auf verschiedenen Smartphones untersucht. Die Läsionen, die für diese Studie gespeichert wurden, wählten die untersuchenden Dermatologen zufällig aus. Die Risikoeinschätzung des Algorithmus wurde als „korrekt“ gewertet, wenn sie der Einschätzung beider Dermatologen oder einer vorhandenen Histologie entsprach.

Korrekte Risikoeinschätzung verschiedener Hautläsionen per Smartphone

An der Studie nahmen 238 Patienten (152 Männer, 86 Frauen) mit einem Durchschnittsalter von 66 Jahren teil, insgesamt wurden 1171 Läsionen analysiert. Das Ergebnis ist eindeutig: Den neuronalen Netzwerken gelang es, das Risiko von verschiedenen Hautläsionen mit einer hohen diagnostischen Genauigkeit richtig einzuschätzen. Sowohl der DETECT-Algorithmus (96,4%) als auch der ANALYZE-Algorithmus (95,35%) wiesen eine Sensitivität und Spezifität von über 95% auf. „So konnten wir zeigen, dass diese Netzwerke als nützliche Werkzeuge zur korrekten Risikoeinschätzung verschiedener Hautläsionen genutzt werden können. Die Wahrscheinlichkeit, dass Hautkrebs durch die Anwendung des Algorithmus tatsächlich erkannt wird, ist sehr hoch und spricht einmal mehr für den Einsatz künstlicher Intelligenz in der Medizin“, fasst Dr. Teresa Maria Kränke von der Universitätsklinik für Dermatologie und Venerologie, Med Uni Graz, die Ergebnisse zusammen.

Einsatz von KI als wichtige Stütze für das Gesundheitssystem

Angesichts des weltweit hohen Einsatzes und Gebrauches von Smartphones liefern die Studienergebnisse ein vielversprechendes Resultat. „Die Früherkennung von Hautkrebs könnte weiterhin verbessert werden, wodurch es einerseits zu einer geringeren epidemiologischen Belastung durch metastasierte Tumoren und andererseits zu einer Reduktion der Kosten für das Gesundheitssystem kommen würde. Außerdem vereinfachen diese neuronalen Netzwerke die Handlungsfähigkeit von Patientinnen und Patienten, speziell in Regionen mit einer geringen Dichte an Ärztinnen und Ärzten“, so das Fazit der Mediziner.