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(Foto: imago/CHROMORANGE)
Mittwoch, 30. Mai 2018

Mensch gegen Maschine: Künstliche Intelligenz diagnostiziert besser

Hautkrebs ist in Deutschland die häufigste Krebserkrankung. Um ihn zu erkennen, benötigen auch Fachärzte viel Erfahrung. Ein selbstlernendes Computerprogramm kann den Vergleich mit Ärzten bei der Diagnose klar für sich entscheiden.

Künstliche Intelligenz kann Ärzten dabei helfen, Schwarzen Hautkrebs zu erkennen. Bei einem Versuch mit 100 Bildern von bösartigen Melanomen und gutartigen Muttermalen stellte das Computerprogramm häufiger die richtige Diagnose als die befragten 58 Hautärzte im Durchschnitt. Eine internationale Forschergruppe um Holger Hänßle von der Universität Heidelberg veröffentlichte ihre Studie in der Fachzeitschrift "Annals of Oncology".

Nach Angaben der Internationalen Agentur für Krebsforschung (IARC) von 2012 werden jährlich mehr als 230.000 Fälle von schwarzem Hautkrebs diagnostiziert, rund 55.500 Menschen sterben an der Krankheit. Es handelt sich um einen bösartigen Tumor der Pigmentzellen (Melanozyten) in der Haut, der schnell Metastasen bildet und dann schwer zu bekämpfen ist. "Der kontinuierliche Anstieg der Vorkommenshäufigkeit und die Melanomsterblichkeit haben zu einem verstärkten Engagement für Früherkennung und Prävention geführt", schreiben die Wissenschaftler.

KI erkennt 95 Prozent der Melanome

Hänßle und Kollegen verwendeten für ihre Untersuchung ein künstliches neuronales Netz, ein sogenanntes Convolutional Neural Network, kurz CNN genannt, was als "faltendes neuronales Netzwerk" übersetzen könnte. Diese Form der Künstlichen Intelligenz kann trainiert werden, um die Bewältigung einer Aufgabe zu verbessern. Die Forscher konfrontierten das Programm mit mehr als 100.000 Dermatoskopie-Aufnahmen, die die Hautveränderungen in zehnfacher Vergrößerung zeigen. Verknüpft mit jedem Bild war die korrekte Diagnose des jeweiligen Falls.

Schließlich sollte das Programm 100 neue Aufnahmen einordnen. Es erkannte 95 Prozent der Melanome und stufte 63,8 Prozent der gutartigen Muttermale korrekt ein. Bei 58 Hautärzten aus 17 Ländern, die sich an der Untersuchung beteiligten, lag die durchschnittliche Quote der Identifizierung von Melanomen bei 86,6 Prozent. Von den gutartigen Hautveränderungen erkannten die Mediziner 71,3 Prozent. Das bedeutet, dass 28,7 Prozent der harmlosen Muttermale fälschlicherweise als Melanome eingestuft wurden.

Nur einzelne Ärzte schlagen Computerprogramm

In einem zweiten Durchgang erhielten die Hautärzte zu den Bildern Angaben über die Patienten, wie Geschlecht, Alter, Hautstelle und Vergrößerungen. Dadurch verbesserte sich die Quote der Melanomerkennung auf 88,9 Prozent, die Quote der Muttermalerkennung auf 75,7 Prozent. "Das CNN, das immer noch ausschließlich aus den dermatoskopischen Bildern ohne zusätzliche klinische Informationen arbeitete, übertraf weiterhin die diagnostischen Fähigkeiten der Ärzte", wird Hänßle in einer Mitteilung der Fachzeitschrift zitiert. Nur einzelne Ärzte erreichten bessere Quoten als das Computerprogramm.

In einem Kommentar, ebenfalls in "Annals of Oncology", begrüßen Victoria Mar von der Monash University in Melbourne und Peter Soyer von der University of Queensland in Brisbane (Australien) den Einsatz Künstlicher Intelligenz bei der Hautkrebsdiagnose. Auf diese Weise könnten auch Patienten in ländlichen Regionen der Welt Zugang zu guten Diagnosen bekommen. Die Forscher können sich in der weiteren Entwicklung eine App für ein Smartphone vorstellen, mit der eine erste Selbstdiagnose vorgenommen werden kann. "Wir gehen davon aus, dass die automatisierte Diagnose früher oder später das diagnostische Paradigma in der Dermatologie verändern wird."

Quelle: n-tv.de