Künstliche Intelligenz (KI) in der Diagnostik von Hauttumoren

Prof. Holger Haenssle präsentierte einen Studienüberblick zum Thema computerunterstützte Hautkrebsdiagnose. Unter anderem wurde ein kürzlich publizierter systematischer Review-Artikel vorgestellt¹, welcher 19 Studien aus den Jahren 2017-2021 zusammenfasste. In elf dieser Studien wurden dermatoskopische Bilder einerseits von Dermatologen und andererseits von unterschiedlichen KI-Algorithmen basierend auf konvolutionellen neuronalen Netzwerken beurteilt. Die KI-basierten Systeme schnitten in sämtlichen Studien zumindest ähnlich gut oder besser als die „echten“ Experten ab. Kritisiert wurde das vielfach artifizielle Setting der untersuchten Studien. Beispielsweise musste die Diagnose zumeist aufgrund eines einzelnen Bildes gestellt werden. Ein weiterer systematischer Review² von Höhn et al. beleuchtete, inwieweit die Integration von Patientendaten in bestehende KI-Algorithmen deren Performance weiter verbessern könnte.

Fazit: Die diagnostische Performance aktuell verfügbarer KI-basierter Algorithmen ist beeindruckend und jener von klinischen Experten zumindest ebenbürtig. Vor einem routinemäßigen Einsatz der KI im klinischen Alltag besteht jedoch noch Verbesserungsbedarf hinsichtlich der Integration von Patientendaten sowie der Erkennung potenzieller Fehlerquellen im Analyseprozess (System-Robustheit).

¹ Haggenmüller S et al., Eur J Cancer 2021; 156:202-16
² Höhn J et al., J Med Internet Res 2021; 23(7):e20708

Haenssle H., Heidelberg, Germany; Presentation ID D2T01.1A