Kurz und Knapp
- Hautärztinnen und Hautärzte traten in einer Studie gegen einen Algorithmus an. Beide beurteilten 100 Bilder danach, ob es sich um ein Muttermal oder ein Melanom handelte.
- Insgesamt 157 Dermatologinnen und Dermatologen sollten 20 Melanome und 80 gutartige Muttermale voneinander unterscheiden und sich dann für oder gegen eine Biopsie aussprechen.
- Die Diagnosen der KI waren genauer: 136 der 157 Dermatologinnen und Dermatologen schnitten schlechter ab als die KI. Eine alleinige Diagnose durch KI ist aber auch in Zukunft nicht ratsam.
Bei der Diagnose von schwarzem Hautkrebs hat KI eine höhere Trefferquote als Dermatologinnen und Dermatologen
Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler des Deutschen Krebsforschungszentrum (DFKZ), der Universitäts-Hautklinik und des Nationalen Centrums für Tumorerkrankungen (NCT) Heidelberg hatten den Algorithmus programmiert. Sie gaben 12.378 Bilder in das System ein und trainierten es, zwischen gut- und bösartigen Hautveränderungen zu unterscheiden. Gegen diesen Algorithmus traten 157 Hautärztinnen und Hautärzte aus zwölf deutschen Universitätskliniken an: Sie sahen sich 100 Bilder von Hautauffälligkeiten an, darunter 20 Melanome und 80 gutartige Muttermale. Anschließend mussten sie sich für oder gegen eine Biopsie aussprechen.
Nur sieben Dermatologinnen und Dermatologen schnitten besser ab als die Künstliche Intelligenz (KI). 14 kamen zu gleich guten Ergebnissen. 136 Expertinnen und Experten lieferten ein schlechteres Ergebnis. Unabhängig davon, ob sie Assistenz-, Fach-, Ober- oder Chefärztin oder -arzt waren.
„Der Einsatz von künstlicher Intelligenz wird in der Dermatologie zukünftig wichtiger werden, um präzise Diagnosen zu erstellen. Der Algorithmus könnte die klinische Beurteilung von Hauttumoren sinnvoll ergänzen“, kommentiert Jochen Sven Utikal vom DKFZ die Ergebnisse der Studie.
Allerdings sei eine Diagnose von Hautveränderungen allein durch KI zur Zeit nicht zu empfehlen. Es beständen noch zu hohe Risiken. Derzeit kann der Algorithmus lediglich zwischen Muttermal und schwarzem Hautkrebs unterscheiden. „Die klinische Realität ist allerdings eine völlig andere: Ein Facharzt muss bei der körperlichen Untersuchung zwischen mehr als hundert Differenzialdiagnosen unterscheiden können, davon sind viele sehr selten, einige sind kaum allein am Bild zu erkennen, sondern brauchen weitere Informationen wie zum Beispiel Tasteindrücke“, berichtet Alexander Enk, Direktor der Universitäts-Hautklinik Heidelberg.
So kann auch in naher Zukunft KI die Hautärztin oder den Hautarzt bei der klinischen Diagnose zwar unterstützen, nicht aber ersetzen. „Es ist ähnlich wie beim Autopiloten im Flugzeug: Bei gutem Flugwetter und häufigen Strecken ist das Assistenzsystem hilfreich. Bei schwierigen Landungen muss ein erfahrener Pilot hingegen Verantwortung übernehmen. Das kann ein Computer so alleine nicht leisten", sagt Titus Brinker, Leiter der Studie am DKFZ.
Zu einem vergleichbaren Ergebnis waren 2018 auch Holger Hänßle und sein Team von der Universitäts-Hautklinik Heidelberg in einer vergleichbaren Studie gekommen.
Die Studie ist Teil des „Skin-Classification-Projekts“ am DKFZ und wird durch das Bundesministerium für Gesundheit gefördert.
16.04.2019
