Hautkrebs

KI unterstützt bei Melanom-Diagnostik

Wissenschaftler haben demonstriert, dass künstliche Intelligenz das Potenzial hat, die Genauigkeit der Melanom-Diagnostik an Gewebeschnitten zu verbessern, meldet das Nationale Centrum für Tumorerkrankungen (NCT) Heidelberg.

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HEIDELBERG. Internationale Studien haben ergeben, dass zwei Pathologen bei der Entscheidung, ob es sich um ein gutartiges Muttermal oder ein Melanom handelt, in bis zu 26 Prozent der Fälle zu unterschiedlichen Ergebnissen gelangen.

Heidelberger Wissenschaftler und Ärzte haben nun die diagnostische Qualität eines lernfähigen Algorithmus mit der Leistung von Pathologen verglichen (Eur J Cancer 2019; 115: 79-83).

Für diese Untersuchung stellte das Institut für DermatoHistoPathologie Krahl in Heidelberg Proben zur Verfügung: Die 345 mit Melanom- und 350 mit Muttermalbiopsien beladenen anonymisierten Objektträger waren zuvor nach Leitlinie durch einen erfahrenen Pathologen klassifiziert worden.

Anschließend wurden zufällig ausgewählte Bildausschnitte von 595 der 695 Objektträger für das Training des Algorithmus eingesetzt. Die übrigen 100 Bildausschnitte – 50 Melanome versus 50 Muttermale – wurden verwendet, um die diagnostische Qualität des lernfähigen Algorithmus gegenüber dem Pathologen zu testen.

Das Ergebnis: Zum Teil irrte sich die künstliche Intelligenz genauso häufig wie die Pathologen.

Computer traf mehr richtige Entscheidungen

Im Regelfall traf der Computer aber mehr richtige Entscheidungen und das in weniger als jeweils einer Sekunde. „Unsere Studie zeigt, dass künstliche Intelligenz ein großes Potenzial hat, die diagnostische Genauigkeit bei Hautkrebs zu verbessern“, kommentiert Professor Jochen Sven Utikal vom Deutschen Krebsforschungszentrum die Ergebnisse in der NCT-Mitteilung.

„Die künstliche Intelligenz kann Pathologen nicht ersetzen, aber unterstützen. Das Potenzial sehen wir derzeit vor allem in der Form von Assistenzsystemen, die frühzeitig Alarm schlagen, wenn bei einer Probe Hautkrebsverdacht besteht, sodass weitere Färbungen angefordert werden können.

Hierzu bedarf es jedoch prospektiver klinischer Studien“, betont Professor Alexander Enk von der Hautklinik am Universitätsklinikum Heidelberg.

Doch auch wenn die vergleichende Untersuchung von künstlicher Intelligenz versus menschlicher Leistung, eine zukunftsweisende Perspektive für die Histopathologie des malignen Melanoms eröffnet, ist bis zu einer erfolgreichen klinischen Implementierung noch viel Forschungsarbeit notwendig, so das NCT. (eb)

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