Künstliche Intelligenz schlägt Ärzte in Hautkrebserkennung

Künstliche Intelligenz schlägt Ärzte in Hautkrebserkennung

Ob unbe­denk­li­ches Mut­ter­mal oder schwar­zer Haut­krebs — der Unter­schied ist gar nicht mal so leicht zu erken­nen, wes­we­gen im Zwei­fels­fall immer der Weg zum Exper­ten fol­gen soll­te. Im Zeit­al­ter der Digi­ta­li­sie­rung ist jedoch nicht mehr unbe­dingt der Medi­zi­ner der bera­ten­de Spe­zia­list auf die­sem Gebiet: Mit­hil­fe künst­li­cher Intel­li­genz könn­te bald viel­leicht das Öff­nen einer App genü­gen, um den schwar­zen Haut­krebs aus­zu­schlie­ßen. In einer Stu­die über­zeug­te die maschi­nel­le Unter­su­chung mit beein­dru­cken­der Prä­zi­si­on und erkann­te bestehen­den Haut­krebs effek­ti­ver als Ärz­te.

In einer Hei­del­ber­ger Stu­die mit 100 Ver­suchs­bil­dern konn­te die künst­li­che Intel­li­genz über­zeu­gen: Wie in der Fach­zeit­schrift “Annals of Onco­lo­gy” berich­tet, stell­te das Com­pu­ter­pro­gramm im Ver­gleich zwi­schen bös­ar­ti­gen Mela­no­men und gut­ar­ti­gen Mut­ter­ma­len durch­schnitt­lich häu­fi­ger die rich­ti­ge Dia­gno­se, als 58 Haut­ärz­te ver­schie­de­ner Her­kunft.

CNN vs. Arzt

Das inter­na­tio­na­le For­schungs­team um Hol­ger Hänß­le von der Uni­ver­si­tät Hei­del­berg ver­wen­de­te für die Unter­su­chung ein künst­li­ches neu­ro­na­les Netz, das unter Fach­leu­ten auch als Con­vo­lu­tio­nal Neural Net­work (CNN) bezeich­net wird. Das CNN, das in etwa wie das Gehirn eines Klein­kin­des arbei­tet, ist außer­or­dent­lich lern­fä­hig, so Hänß­le. In meh­re­ren Trai­nings wur­de dem Pro­gramm ein Kon­tin­gent von etwa 100.000 Der­ma­to­sko­pie-Auf­nah­men vor­ge­legt, auf denen sich ent­we­der bös­ar­ti­ge Mela­no­me oder aber gut­ar­ti­ge Mut­ter­ma­le abzeich­ne­ten. Das Pro­gramm wur­de in die­sem Zusam­men­hang über die dem­entspre­chen­de Dia­gno­se infor­miert und somit in sei­nen dif­fe­ren­zie­ren­den Fähig­kei­ten gestärkt. Mit jedem wei­te­ren Bild, das es zu dia­gnos­ti­zie­ren galt, ver­bes­ser­te das neu­ro­na­le Netz sei­ne Kom­pe­tenz, bei­des von­ein­an­der zu unter­schei­den, berich­tet Hänß­le. Bei den ver­wen­de­ten Bil­dern han­del­te es sich um Auf­nah­men kri­ti­scher Haut­stel­len in zehn­fa­cher Ver­grö­ße­rung. Die­se kom­men auch oft­mals bei einer Haut­arzt­un­ter­su­chung zum Ein­satz und wer­den mit­tels eines soge­nann­ten Auf­licht­mi­kro­skops erfasst. Zwar wird die­se Haut­un­ter­su­chung häu­fig in Deutsch­land ein­ge­setzt, gehört jedoch nicht zu den Kas­sen­leis­tun­gen.

Der bösartigste aller Hautkrebsarten

Nach Anga­ben der Gesell­schaft der epi­de­mio­lo­gi­schen Krebs­re­gis­ter in Deutsch­land (GEKID, 2018) erkran­ken jähr­lich etwa 35.000 Men­schen an schwar­zem Haut­krebs, dem bös­ar­tigs­ten aller Haut­krebs­ar­ten. Auf­fäl­lig ist vor allem, dass das Alter bei Erst­ma­ni­fes­ta­ti­on deut­lich sinkt: Lag der Alters­gip­fel vor 30 Jah­ren noch im sechs­ten Lebens­jahr­zehnt, so liegt er jetzt im fünf­ten mit Ten­denz zum vier­ten Lebens­jahr­zent. Män­ner wei­sen ins­be­son­de­re eine Anfäl­lig­keit im Bereich des Rump­fes auf, wohin­ge­gen Frau­en eher im Bereich der Arme und Bei­ne zu Mela­no­men nei­gen.  Der schwar­ze Haut­krebs kann jedoch an jeder Haut­stel­le des Kör­pers vor­kom­men, sei es der Geni­tal­be­reich, Fin­ger- und Fuß­nä­gel oder aber der behaar­te Kopf — es bedarf dem­nach beson­de­rer Auf­merk­sam­keit bei der Haut­be­ob­ach­tung. “Der kon­ti­nu­ier­li­che Anstieg der Vor­kom­mens­häu­fig­keit und die Melanomsterb­lich­keit haben zu einem ver­stärk­ten Enga­ge­ment für Früh­erken­nung und Prä­ven­ti­on geführt”, berich­ten die For­scher.

Künstliche Intelligenz erzielt Erfolge

Die durch­ge­führ­te Stu­die brach­te eine durch­schnitt­li­che Iden­ti­fi­zie­rungs­quo­te sei­tens der Medi­zi­ner in Bezug auf bös­ar­ti­ge Mela­no­me von 86,6 Pro­zent zum Vor­schein, wor­über hin­aus etwa 71 Pro­zent gut­ar­ti­ger Haut­ver­än­de­run­gen kor­rekt dia­gnos­ti­ziert wur­den. Dies impli­ziert eine Feh­ler­quo­te von 29 Pro­zent, bei der harm­lo­se Mut­ter­ma­le fälsch­li­cher­wei­se als Mela­no­me ein­ge­stuft wur­den. In einem zwei­ten Durch­gang wur­den dann rele­van­te Infor­ma­tio­nen zu jewei­li­gen Pati­en­ten preis­ge­ge­ben, die zu einer ver­bes­ser­ten Mela­no­me­rken­nung (88,9 Pro­zent) und Mut­ter­ma­ler­ken­nung (75,7 Pro­zent) führ­ten. Das CNN, das immer noch ohne Zusatz­in­for­ma­tio­nen arbei­te­te, über­traf die Ärz­te in ihren Dia­gnos­tik­fer­tig­kei­ten: CNN dia­gnos­ti­zier­te 95 Pro­zent der Mela­no­me kor­rekt und stuf­te 63 Pro­zent der gut­ar­ti­gen Mut­ter­ma­le kor­rekt ein. Ins­ge­samt erkann­ten die erfah­re­nen Haut­ärz­te gut­ar­ti­ge Mut­ter­ma­le dem­nach häu­fi­ger, als das Com­pu­ter­pro­gramm, wohin­ge­gen das CNN jedoch in der Dia­gnos­tik mali­gner Ver­än­de­run­gen über­zeug­te.

Die Stu­die beweist, dass künst­li­che Intel­li­genz in naher Zukunft als geeig­ne­tes Tool die­nen könn­te, das Ärz­te in ihrer Dia­gno­se­stel­lung unter­stüt­zen könn­te. Die For­scher beto­nen dies­be­züg­lich, dass es hier­bei nicht um das Erset­zen von Ärz­ten mit Com­pu­tern gehe, son­dern dass das CNN zusätz­lich zur ärzt­li­chen Ein­schät­zung nütz­li­che Infor­ma­tio­nen für eine noch genaue­re Dia­gnos­tik lie­fe­re. Doch nicht nur in der ärzt­li­chen Unter­su­chung könn­te die künst­li­che Intel­li­genz maß­geb­li­chen Ein­fluss neh­men, auch in der Selbst­dia­gno­se könn­te sie in Form einer App Pati­en­ten unter­stüt­zen, den Mali­gni­täts­grad einer Haut­ver­än­de­rung ein­zu­schät­zen. Ins­be­son­de­re in länd­li­chen Regio­nen mit schlech­ter Anbin­dung zu Spe­zia­lis­ten könn­te die­se Inno­va­ti­on durch ver­bes­ser­te Prä­ven­ti­on und Dia­gnos­tik die Sterb­lich­keits­ra­te des schwar­zen Haut­krebs sen­ken.