Künstliche Intelligenz auf dem Vormarsch – Hohe Vorhersage-Genauigkeit bei der Früherkennung pigmentierter Melanome
Authors: Jutzi Tanja B. , Krieghoff-Henning Eva I. , Brinker Titus J. 
Published: December 2022

Weltweit steigt die Inzidenz des malignen Melanoms an. Bei frühzeitiger Erkennung ist das Melanom gut behandelbar, eine Früherkennung ist also lebenswichtig.

Die Hautkrebs-Früherkennung hat sich in den letzten Jahrzehnten bspw. durch die Einführung des Screenings im Jahr 2008 und die Dermatoskopie deutlich verbessert. Dennoch bleibt die visuelle Erkennung insbesondere von frühen Melanomen eine Herausforderung, weil diese viele morphologische Überlappungen mit Nävi zeigen. Daher ist der medizinische Bedarf weiterhin hoch, die Methoden zur Hautkrebsfrüherkennung gezielt weiterzuentwickeln, um Melanome bereits in einem sehr frühen Stadium sicher diagnostizieren zu können.

Die Routinediagnostik zur Hautkrebs-Früherkennung umfasst die visuelle Ganzkörperinspektion, oft ergänzt durch die Dermatoskopie, durch die sich die diagnostische Treffsicherheit erfahrener Hautärzte deutlich erhöhen lässt. Ein Verfahren, was in einigen Praxen und Kliniken zusätzlich angeboten wird, ist die kombinierte Ganzkörperfotografie mit der digitalen Dermatoskopie für die Früherkennung maligner Melanome, insbesondere für das Monitoring von Hochrisiko-Patienten.

In den letzten Jahrzenten wurden zahlreiche nicht invasive zusatzdiagnostische Verfahren zur Beurteilung verdächtiger Pigmentmale entwickelt, die das Potenzial haben könnten, eine verbesserte und z. T. automatisierte Bewertung dieser Läsionen zu ermöglichen. In erster Linie ist hier die konfokale Lasermikroskopie zu nennen, ebenso die elektrische Impedanzspektroskopie, die Multiphotonen-Lasertomografie, die Multispektralanalyse, die Raman-Spektroskopie oder die optische Kohärenztomografie. Diese diagnostischen Verfahren fokussieren i. d. R. auf hohe Sensitivität, um zu vermeiden, ein malignes Melanom zu übersehen. Dies bedingt allerdings üblicherweise eine geringere Spezifität, was im Screening zu unnötigen Exzisionen vieler gutartiger Läsionen führen kann. Auch sind einige der Verfahren zeitaufwendig und kostenintensiv,was die Anwendbarkeit im Screening ebenfalls einschränkt.

In naher Zukunft wird insbesondere die Nutzung von künstlicher Intelligenz die Diagnosefindung in vielfältiger Weise verändern. Vielversprechend ist v. a. die Analyse der makroskopischen und dermatoskopischen Routine-Bilder durch künstliche Intelligenz. Für die Klassifizierung von pigmentierten Hautläsionen anhand makroskopischer und dermatoskopischer Bilder erzielte die künstliche Intelligenz v. a. in Form neuronaler Netze unter experimentellen Bedingungen in zahlreichen Studien bereits eine vergleichbare diagnostische Genauigkeit wie Dermatologen. Insbesondere bei der binären Klassifikationsaufgabe Melanom/Nävus erreichte sie hohe Genauigkeiten, doch auch in der Multiklassen-Differenzierung von verschiedenen Hauterkrankungen zeigt sie sich vergleichbar gut wie Dermatologen. Der Nachweis der grundsätzlichen Anwendbarkeit und des Nutzens solcher Systeme in der klinischen Praxis steht jedoch noch aus. Noch zu schaffende Grundvoraussetzungen für die Translation solcher Diagnosesysteme in die dermatologischen Routine sind Möglichkeiten für die Nutzer, die Entscheidungen des Systems nachzuvollziehen, sowie eine gleichbleibend gute Leistung der Algorithmen auf Bilddaten aus fremden Kliniken und Praxen.

Derzeit zeichnet sich ab, dass computergestützte Diagnosesysteme als Assistenzsysteme den größten Nutzen bringen könnten, denn Studien deuten darauf hin, dass eine Kombination von Mensch und Maschine die besten Ergebnisse erzielt. Diagnosesysteme basierend auf künstlicher Intelligenz sind in der Lage, Merkmale schnell, quantitativ, objektiv und reproduzierbar zu erfassen, und könnten somit die Medizin auf eine mathematische Grundlage stellen – zusätzlich zur ärztlichen Erfahrung.