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Haut­krebs-Diag­nosen mittels KI sind ähnlich zuver­lässig wie jene von Ärzten

23. Oktober 2023 | APAMED (APA-OTS)
Arzt untersucht Muttermale am Rücken eines männlichen Patienten.
Arzt untersucht Muttermale am Rücken eines männlichen Patienten.

Künstliche Intelligenz (KI) wird bereits vielfach in der medizinischen Diagnostik eingesetzt. Wie weit Diagnose und Therapie von pigmentierten Hautläsionen davon profitieren, untersuchte ein österreichisch-australisches Forschungsteam unter der Leitung des Dermatologen Harald Kittler von der MedUni Wien. 

In einer von The Lancet Digital Health publizierten Studie verglich das Team die Genauigkeit in Diagnose und Therapieempfehlung von zwei verschiedenen Algorithmen in Smartphone-Anwendungen mit jener von Ärzten. 

Das Ergebnis bescheinigt der KI-Anwendung generell gute Resultate in der Diagnose. In der Behandlungsentscheidung waren jedoch die Ärzte deutlich überlegen. 

Das Forschungsteam prüfte die KI-Anwendung unter realistischen klinischen Bedingungen in zwei Hautkrebszentren, der Universitätsklinik für Dermatologie der MedUni Wien und dem Sydney Melanoma Diagnostic Centre in Australien. 

Die prospektive Studie bestand aus zwei Szenarien, wobei die KI in Szenario A bei auf Hautkrebs verdächtigen Veränderungen eingesetzt wurde und in Szenario B bei Patienten mit vielen Muttermalen. Die KI-gestützte Anwendung wurde in beiden Fällen sowohl mit medizinischen Experten als auch weniger erfahrenen Ärzten verglichen. 

In Szenario A wurden 172 verdächtige pigmentierte Läsionen (davon 84 bösartig) bei 124 Patienten untersucht; in Szenario B analysierte das Forschungsteam 5.696 pigmentierte Läsionen (davon 18 bösartig) bei 66 Patienten. 

Es wurden zwei verschiedene KI-gestützte Smartphone-Anwendungen verwendet: ein neuartiger 7-Klassen-KI-Algorithmus und ein bereits in retrospektiven Vorstudien verwendeter ISIC-Algorithmus. In Szenario A zeigte der 7-Klassen-KI-Algorithmus eine äquivalente diagnostische Genauigkeit im Vergleich mit den Experten, während er den weniger erfahrenen Ärztinnen signifikant überlegen war. 

Der ISIC-Algorithmus dagegen schnitt im Vergleich zu den Experten signifikant schlechter ab, jedoch besser als die unerfahrenen Anwender. 

 

KI-Entscheidungen kritisch betrachten 

In Bezug auf Behandlungsentscheidungen war der 7-Klassen-Algorithmus den Experten signifikant unterlegen, jedoch den unerfahrenen Anwendern überlegen. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass eine KI-gestützte Smartphone-Anwendung zur Hautkrebsdiagnose in einem realen klinischen Szenario ähnlich gute diagnostische Entscheidungen trifft wie Experten. 

Bei Behandlungsentscheidungen dagegen waren die Experten der KI überlegen. 

Kittler: "Die KI-Anwendung neigt in der Behandlungsempfehlung tendenziell dazu, mehr gutartige Läsionen zu entfernen, als Expert:innen das würden. Wenn man das beachtet, ist die KI-Anwendung durchaus einsetzbar. Zu bedenken ist auch, dass bei unkritischem Einsatz zu viele falsch-positive Befunde abgeklärt werden müssten." 

Service: The Lancet Digital Health Comparison of humans versus mobile phone-powered artificial intelligence for the diagnosis and management of pigmented skin cancer in secondary care: a multicentre, prospective, diagnostic, clinical trial; Scott W Menzies, Christoph Sinz, Michelle Menzies, Serigne N Lo, William Yolland, Johann Lingohr, Majid Razmara, Philipp Tschandl, Pascale Guitera, Richard A Scolyer, Florentina Boltz, Liliane Borik-Heil, Hsien Herbert Chan, David Chromy, David J Coker, Helena Collgros, Maryam Eghtedari, Marina Corral Forteza, Emily Forward, Bruna Gallo, Stephanie Geisler, Matthew Gibson, Amelie Hampel, Genevieve Ho, Laura Junez, Philipp Kienzl, Arthur Martin, Fergal J Moloney, Amanda Regio Pereira, Julia Maria Ressler, Susanne Richter, Katharina Silic, Thomas Silly, Michael Skoll, Julia Tittes, Philipp Weber, Wolfgang Weninger, Doris Weiss, Ping Woo-Sampson, Catherine Zilberg, Harald Kittler; DOI: https://doi.org/10.1016/S2589-7500(23)00130-9

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