Diagnose Hautkrebs? Ein Algorithmus kann den Pathologen bei der Diagnose unterstützen
4 Minuten
Beschreibung
vor 5 Jahren
Der schwarze Hautkrebs, das sogenannte maligne Melanom, ist für
den Großteil der Hautkrebs-bedingten Todesfälle verantwortlich.
Nach wie vor stellt bei Verdacht auf schwarzen Hautkrebs die
Untersuchung einer Gewebeprobe den Goldstandard in der Diagnostik
dar. Die Proben werden so gefärbt, dass sich verschiedene
Gewebestrukturen im mikroskopischen Bild unterscheiden lassen.
Das ermöglicht es dem erfahrenen Pathologen zu entscheiden, ob es
sich um ein Melanom handeln könnte oder nicht.
Internationale Studien zeigen, dass zwei Pathologen bei der
Entscheidung, ob es sich um ein gutartiges Muttermal oder einen
schwarzen Hautkrebs handelt, in bis zu 26 Prozent der Fälle zu
unterschiedlichen Ergebnissen gelangen. Heidelberger
Wissenschaftler und Ärzte haben nun die diagnostische Qualität
eines lernfähigen Algorithmus mit der Leistung von Pathologen
verglichen. Für diese Untersuchung stellte das Institut für
DermatoHistoPathologie Krahl in Heidelberg Proben zur Verfügung:
Die 345 mit Melanom- und 350 mit Muttermalbiopsien beladenen
anonymisierten Objektträger waren zuvor nach Leitlinie durch
einen erfahrenen Pathologen klassifiziert worden. Anschließend
wurden zufällig ausgewählte Bildausschnitte von 595 der 695
Objektträger für das Training des Algorithmus eingesetzt. Die
übrigen 100 Bildausschnitte – 50 Melanom versus 50 Muttermale –
wurden verwendet, um die diagnostische Qualität des lernfähigen
Algorithmus gegenüber dem Pathologen zu testen.
Das Ergebnis: Zum Teil irrte sich die künstliche Intelligenz
genauso häufig wie die Pathologen. Im Regelfall traf der Computer
aber mehr richtige Entscheidungen und das in weniger als jeweils
einer Sekunde. „Unsere Studie zeigt, dass künstliche Intelligenz
ein großes Potential hat, die diagnostische Genauigkeit bei
Hautkrebs zu verbessern“, kommentiert Jochen Sven Utikal, Leiter
der klinischen Kooperationseinheit für Dermato-Onkologie am DKFZ
die Ergebnisse. „Die künstliche Intelligenz kann Pathologen nicht
ersetzen, aber unterstützen. Das Potential sehen wir derzeit vor
allem in der Form von Assistenzsystemen, die frühzeitig Alarm
schlagen, wenn bei einer Probe Hautkrebsverdacht besteht, sodass
weitere Färbungen angefordert werden können. Hierzu bedarf es
jedoch prospektiver klinischer Studien“, betont Alexander Enk,
Direktor der Universitäts-Hautklinik am UKHD.
Nationales Centrum für Tumorerkrankungen (NCT) Heidelberg
MEDIZIN ASPEKTE www.medizin-aspekte.de
Der gesamte Artikel auf MEDIZIN ASPEKTE: https://bit.ly/2YO6W6j
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