Plattenepithelkarzinom: Äquivalente Ergebnisse bei Beurteilung durch KI und Dermatologen

Ein neues Modell auf der Grundlage von Künstlicher Intelligenz (KI) hat gezeigt, dass es bei der Einschätzung der Aggressivität des Plattenepithelkarzinoms mit erfahrenen Dermatologen gleichwertig abschneidet.

Jährlich erkranken mehr als 10.000 Menschen in Schweden an einem Plattenepithelkarzinom. Es handelt sich dabei um die zweithäufigste Form von Hautkrebs nach dem Basalzellkarzinom, und die Prävalenz steigt rasch an. Plattenepithelkarzinome treten häufig im Kopf- und Halsbereich sowie in anderen Regionen auf, die über viele Jahre intensiv der Sonne ausgesetzt waren.

„Diese Krebsform, die durch Mutationen des häufigsten Zelltyps in der obersten Hautschicht entsteht, ist eng mit kumulativer UV-Strahlung verbunden. Sie entwickelt sich in sonnenexponierten Arealen, oft auf bereits lichtgeschädigter Haut, die sich durch rau schuppige Areale, unregelmäßige Pigmentierung und verminderte Elastizität auszeichnet“, erklärt Studienleiter Sam Polesie, außerordentlicher Professor und Dermatologe.

Künstliche Intelligenz statt präoperativer Stanzbiopsie?

Die Diagnose eines Plattenepithelkarzinoms ist in vielen Fällen einfach – die Herausforderung liegt jedoch in der präoperativen Beurteilung, also darin, festzustellen, wie aggressiv der Tumor wächst, um die Operation entsprechend zu planen und zu priorisieren. Handelt es sich um einen aggressiveren Tumor, muss die Operation zeitnah erfolgen und mehr umliegendes Gewebe entfernt werden. Bei weniger aggressiven Tumoren genügen in der Regel kleinere Sicherheitsabstände und einfachere operative Verfahren.

In vielen Ländern, auch in Schweden, werden präoperative Stanzbiopsien bei Verdacht auf ein Plattenepithelkarzinom nicht routinemäßig durchgeführt. Stattdessen wird allein auf der Basis des klinischen Verdachts operiert, und das gesamte entnommene Präparat wird anschließend histopathologisch untersucht. Dass eine Operation durchgeführt wird, ohne dass zuvor eine Biopsie erfolgt, unterstreicht den Bedarf an alternativen Beurteilungsverfahren, die keine Gewebeentnahme erfordern, wie etwa die Bildanalyse mithilfe von KI.

Fast identische Leistungsfähigkeit

Für die Studie trainierten die Forschenden ein KI-System zur Bildanalyse anhand von 1829 klinischen Nahaufnahmen histologisch bestätigter Plattenepithelkarzinome. Anschließend wurde die Fähigkeit des Modells, drei Stufen der Tumoraggressivität zu unterscheiden, an 300 Bildaufnahmen getestet und mit den Einschätzungen von sieben unabhängigen, erfahrenen Dermatologen verglichen.

Die Ergebnisse, veröffentlicht in „JAAD International“, zeigen, dass das KI-Modell nahezu identisch zur Expertengruppe abschnitt. Gleichzeitig war die Übereinstimmung zwischen den einzelnen Fachärzten nur moderat, was die Komplexität der Aufgabe verdeutlicht. Zwei klinische Merkmale – ulzerierte und flache Hautoberflächen – waren eindeutig mit aggressiverem Tumorwachstum assoziiert. Tumoren mit diesen Eigenschaften wiesen mehr als doppelt so häufig eine höhere Aggressivitätsstufe auf.

Bedarfsgerechte Anwendung im Gesundheitswesen

Der Einsatz von KI in der Hautkrebsdiagnostik hat in den vergangenen Jahren stark an Aufmerksamkeit gewonnen, auch wenn er laut Polesie bislang nur begrenzte praktische Relevanz im klinischen Alltag entfaltet hat. Er betont die Bedeutung klar definierter Anwendungsfelder, in denen Forschung konkreten Mehrwert für die Versorgung schaffen kann.

„Wir sehen einen möglichen Einsatzbereich in der präoperativen Beurteilung von suspekten Hauttumoren, bei der differenziertere Einschätzungen die Entscheidungsfindung beeinflussen können. Das von uns entwickelte Modell muss noch weiter verfeinert und getestet werden, doch der Weg ist klar: KI sollte dort integriert werden, wo sie in den medizinischen Entscheidungsprozessen tatsächlich einen Mehrwert schafft“, so Polesie. (ins)