MEDIZIN | Allergie

Künstliche In- telligenz zur Hautkrebsvor- sorge

FotoS: Med Uni Graz

Je früher Hautkrebs erkannt werden kann, desto besser sind die Heilungschancen. Wie weit Smartphones unterstützen kön- nen, haben Forscher der Med Uni Graz untersucht.

Auch in diesem Bereich der Medizin hat die künstliche Intelligenz Einzug gehalten, um Mediziner bei der Diagnostik und Patienten bei der Gesund- heitsvorsorge zu unterstützen. Apps erlauben mittlerweile eine rasche Beurteilung des Risikos von Hautkrebs bei Hautveränderungen. Ein For- schungsteam der Med Uni Graz hat eine App und ihre Funktionen im Rahmen einer klinischen Studie genauer unter die Lupe genommen und hin- sichtlich ihrer Treffsicherheit analysiert.

Früherkennung durch Vorsorge per App

Um vor allem die Vorsorge zu erleichtern, wurde die App SkinScreener des Grazer Softwareentwicklers medaia GmbH entwickelt. Mittels Smart- phone 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) ange- zeigt. „Damit bietet die App eine einfache und intelligente Möglichkeit, neben den regelmäßigen dermatologischen Untersuchungen das persönli- che Risiko von veränderten Hautstellen zu kontrollieren“, beschreibt Dr. Michael Tripolt, MPH, Co-Founder der medaia GmbH und Dermatologe an der Universitätsklinik für Dermatologie und Venerologie, Med Uni Graz.

Künstliche Intelligenz im Praxistest

Um die Effizienz der App zur Erkennung von Hautveränderungen erstmals in der Klinik zu prüfen, führte das Team der Universitätsklinik für Derma- tologie und Venerologie 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 Rou- tine-Hautkrebsvorsorgeuntersuchung oder zur Entfernung von einer oder mehreren Läsionen vorgesehen waren, konnten an der Studie teilneh- men. Die Teilnehmer wurden von zumindest zwei Dermatologen und vom integrierten, auf künstlicher Intelligenz basierenden Algorithmus auf ver- schiedenen 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 vorhande- nen Histologie entsprach.

Korrekte Risikoeinschätzung von Hautläsionen

An der Studie nahmen 238 Patienten mit einem Durchschnittsalter von 66 Jahren teil, insgesamt wurden 1.171 Läsionen analysiert. 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 %) weisen 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.

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Informationen und Kontakt

Universitätsklinik für Dermatologie und Venerologie, Med Uni Graz

Tel: 0316/385 31006, teresa.kraenke@medunigraz.at

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QUELLE:

New AI-algorithms on smartphones to detect skin cancer in a clinical setting-A validation study, https://pubmed-1ncbi-1nlm-1nih-1gov-10013b5b602bf.han.medunigraz.at/36791068/