ArchivDeutsches Ärzteblatt28-29/1996Mit künstlicher Intelligenz dem Hautkrebs auf der Spur

VARIA: Technik für den Arzt

Mit künstlicher Intelligenz dem Hautkrebs auf der Spur

Kempe, Lisa

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LNSLNS Die Diagnose maligner Melanome ist zeitaufwendig und schwierig. Die Idee, durch Computer Hilfestellungen in der Diagnostik zu leisten, ist nicht neu. Ein Modellprojekt in Bochum versucht jedoch jetzt mit neuronalen Computernetzen, sogenannter künstlicher Intelligenz, dem Rechner die ABCD-Regeln der Dermatologen beizubringen.


Ein neuer Diagnose-Computer soll in Zukunft Reihenuntersuchungen zur Früherkennung von malignen Melanomen erleichtern. Am Bochumer Zentrum für Neuroinformatik GmbH (ZN) versucht zur Zeit das computergesteuerte Bildanalysesystem DANAOS (Diagnostic and Neural Analysis of Skincancer), die ABCDRegel der Dermatologen zu lernen. Die Informatiker am ZN nutzen hierfür neuronale Netzwerke, um Pigmentmale der Haut im Hinblick auf ihre Gut- oder Bösartigkeit automatisch zu klassifizieren. Am Ende des Projekts streben die Entwickler von Danaos eine Genauigkeit an, die dem geschulten Blick eines Dermatologen gleichkommen kann.
Hinter dem System verbirgt sich ein leistungsfähiger PC, den eine hochauflösende Farbvideokamera mit Bilddaten versorgt. Eine spezielle Software sorgt für die Bildverarbeitung. Bei der Entwicklung dieses Systems arbeiten die Computerspezialisten des ZN mit Dr. Klaus Hoffmann von der Dermatologischen Klinik der RuhrUniversität Bochum zusammen. Hoffmann liefert die notwendigen Erfahrungen für die Diagnose von malignen Hautveränderungen. Das System orientiert sich an der ABCD-Regel der Dermatologen und klassifiziert maligne oder benigne Pigmentmale nach ihrer Asymmetrie, der Art ihrer Begrenzung, ihrer Farbe (color) und ihres Durchmessers. Damit der Computer überhaupt selbständige Entscheidungen treffen kann, verfügt er über das neuronale Netzwerk.
Neuronale Netze ahmen die Lernfähigkeit des menschlichen Gehirns nach. Statt der Neurone im Hirn nutzt diese künstliche Intelligenz einfache mathematische Modelle. Die Modellneurone bilden ein komplexes Netz, das auf seiner Eingabeseite Reize aufnimmt und nach deren Analyse auf der Ausgabeseite die Antwort wiedergibt. Dabei ändern sich nach mathematischen Regeln die Verbindungen zwischen den Modellneuronen – das neuronale Netz lernt. Als erster Unterricht geben die Neuroinformatiker dem System Beispiele und Musterlösungen vor. Nach ausreichendem Training kann solch ein neuronales System seine Lernregeln auf unbekannte Daten anwenden. Die Wissenschaftler präsentierten dem Laborprototyp bisher Fotos mit Positiv- und Negativbeispielen von rund 200 Patienten. Dadurch soll, laut Betreiber, Danaos prinzipiell in der Lage sein, eine Klassifizierung durchzuführen. Für den Routineeinsatz muß das System jedoch weiter lernen. Die Bochumer Trainer von Danaos wollen zusammen mit den Universitäts-Hautkliniken in Essen und Dortmund die Bilddaten von 2 000 malignen und benignen Pigmentmalen speichern. Wenn sie im Sommer 1998 das vom Ministerium für Wissenschaft und Forschung in Nordrhein-Westfalen geförderte Projekt abschließen, soll sich Danaos einer Positiverkennung von 100 Prozent bei malignen Melanomen nähern. Bei jedem Hinweis auf ein malignes Melanom wäre dann der Dermatologe gefordert. In Grenzfällen, bei denen das System benigne Melanome als maligne deuten könnte, erwarten die Informatiker eine Genauigkeit von 85 Prozent. Zum Vergleich: ein erfahrener Dermatologe trifft in 80 bis 90 Prozent der Fälle die richtige Unterscheidung.
"Danaos soll später einmal Dermatologen bei Routineuntersuchungen entlasten. Ihre Arbeit wird aber nicht überflüssig werden", erklärt Dr. Robert Husemann, der zur Zeit als technischer Leiter das Projekt am ZN betreut. Keine andere Krebsart nimmt so drastisch zu wie die Hautkarzinome. Die Zahl der Neuerkrankungen verdoppelt sich alle zehn Jahre. Die steigende Inzidenz ist vor allem auf die höhere Belastung der Haut durch intensive Sonneneinstrahlung zurückzuführen. Zur Risikogruppe zählen 20 Prozent der Bevölkerung. Für eine Hautkrebsprävention wären flächendeckende Vorsorgeuntersuchungen notwendig, für die jedoch nicht genügend Dermatologen zur Verfügung stehen. Nach einer Modellrechnung wären von den 4 500 Dermatologen in Deutschland 2 750 ganzjährig mit dem Screening beschäftigt. Hier käme die Hilfe von Danaos gerade richtig. Deshalb streben die Entwickler des Systems an, daß das Bildanalysegerät zunächst bei Screening-Aktionen sein Können unter Beweis stellen soll. In der Dermatologen-Praxis könnte dann die Speicherung von diagnostischen Bilddaten die kontinuierliche Kontrolle von Patienten erleichtern. Hinzu kommt die Option, daß Danaos via Internet die Diskussion von Bildbefunden mit weiteren Experten ermöglichen könnte. Dr. Lisa Kempe

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