ArchivDeutsches Ärzteblatt29-30/2018Pigmentfleck oder malignes Melanom?: Künstliches neuronales Netz übertrifft Dermatologen bei Diagnose

MEDIZINREPORT: Studien im Fokus

Pigmentfleck oder malignes Melanom?: Künstliches neuronales Netz übertrifft Dermatologen bei Diagnose

Dtsch Arztebl 2018; 115(29-30): A-1389 / B-1170 / C-1162

Zylka-Menhorn, Vera

Als E-Mail versenden...
Auf facebook teilen...
Twittern...
Drucken...
LNSLNS
Foto: Peter Irman / adobe.stock.com
Foto: Peter Irman / adobe.stock.com

Ein auf künstlicher Intelligenz (KI) basierendes Bilderkennungsverfahren diagnostiziert maligne Melanome besser als Dermatologen. Dies legte eine Studie von Dermatologen der Universität Heidelberg nahe, die einen öffentlich zugänglichen Algorithmus des IT-Riesen Google (Inception v4 Convolutional Neural Network [CNN]) verwendeten, der auf künstlichen neuronalen Netzen beruht und ähnlich wie das menschliche Gehirn aus Erfahrungen zu lernen vermag.

Das KI-Verfahren wurde zunächst mithilfe von 100 000 dermatoskopischen Bildern und entsprechenden Diagnosen trainiert und validiert, um gutartige von malignen Hautläsionen zu unterscheiden. Nach der Lernphase wählten Forscher 100 Aufnahmen aus, die das Programm noch nicht kannte und bei denen die Diagnose besonders knifflig war. Dann wurde eine internationale Gruppe von 58 Dermatologen (davon 30 mit mehr als 5 Jahren Berufserfahrung) gebeten, sich mit der diagnostischen Leistung des CNN zu messen. Das Ergebnis war verblüffend. Die meisten Dermatologen wurden bei der Bewertung der Läsionen vom KI-Algorithmus übertroffen.

Das CNN diagnostizierte 95 % der Melanome korrekt und stufte 63,8 % der gutartigen Muttermale richtig ein. Die Ärzte diagnostizierten in einer ersten Runde, in der sie ausschließlich die Bilder hatten, 86,6 % der Melanome richtig. Von den gutartigen Hautveränderungen erkannten sie 71,3 %. In einem zweiten Durchgang erhielten die Hautärzte noch Angaben über die Patienten (Geschlecht, Alter, Hautstelle) und Vergrößerungen. Dadurch verbesserte sich ihre Quote bei den Melanomen auf 88,9 %, bei den Pigmentflecken auf 75,7 %. Je erfahrener die Hautärzte waren, desto eher konnten sie mit dem KI-Algorithmus mithalten. Aber sogar unter den 30 erfahrensten Ärzten gab es nur 13, die besser (oder genauso gut) wie das Bilderkennungsverfahren waren.

Fazit: Die Autoren der Studie betonen, dass die KI den Arzt derzeit nicht ersetzen kann. Dennoch könnten sie von einer CNN-Bildklassifizierung profitieren. Je größer und komplexer die Aufgaben, desto mehr verliere er an Genauigkeit. „Der Computer spuckt lediglich Wahrscheinlichkeiten aus. Was das letztlich bedeutet, muss dann der Arzt entscheiden“, so Erstautor Prof. Dr. med. Holger Hänßle. Dr. med. Vera Zylka-Menhorn

Hänßle HA, Fink C, Toberer F, et al.: Man against machine: diagnostic performance of a deep learning convolutional neural network for dermoscopic melanoma recognition in comparison to 58 dermatologists. Annals of Oncology 2018; mdy166, https://doi.org/10.1093/annonc/mdy166.

Leserkommentare

E-Mail
Passwort

Registrieren

Um Artikel, Nachrichten oder Blogs kommentieren zu können, müssen Sie registriert sein. Sind sie bereits für den Newsletter oder den Stellenmarkt registriert, können Sie sich hier direkt anmelden.