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Diagnose Hautkrebs:   Computer vs. menschliches Auge

Diagnose Hautkrebs: Computer vs. menschliches Auge

In einer deutschen Studie wurde die Genauigkeit von Diagnosen durch Ärzte im Vergleich zu einer Maschine getestet.

Das maligne Melanom oder umgangssprachlich der Hautkrebs gehören weiterhin zu einer der häufigsten Krebserkrankungen in Deutschland. So wurden im Jahre 2014 rund 22.000 neue Patienten mit der Diagnose konfrontiert. Dabei gibt es eine gleichmäßige Aufteilung zwischen Männern und Frauen. Die Überlebenschancen stehen bei dieser Erkrankung zwar gut, allerdings stiegen die Zahlen der Menschen, die der Erkrankung dennoch erliegen in den letzten Jahren kontinuierlich an. Daher hat die Wissenschaft und die Medizin ein gesteigertes Interesse daran, gute Methoden der Früherkennung zu finden.

Dem Dermatologen als Facharzt für Hauterkrankungen fällt die Aufgabe zu, Dich z.B. im Rahmen von Vorsorgeuntersuchungen (ab dem Alter von 35 Jahren alle 2 Jahre durch die Krankenkassen bezahlt) zu untersuchen und aufgrund seiner klinischen Erfahrung und Untersuchungsbefunde zu entscheiden, ob es sich um einen benigne (gutartige) oder maligne (bösartige) Veränderung Deiner Haut handelt.

Im Zuge, der immer weiter vorangetriebenen Forschung in der Medizin ist es unter anderem auch ein Ziel, den Ärzten so viele Hilfsmöglichkeiten wie möglich an die Hand zu geben, die Ihnen die Arbeit einerseits erleichtern, aber auch Ihre Aussagen so genau wie möglich machen.

Ein Stichwort, das in diesem Zusammenhang in den letzten Jahren immer mehr an Bedeutung gewonnen hat ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (artificial intelligence- AI). Dahinter verbergen sich Computer, die versuchen – ähnlich wie wir Menschen – aufgrund von Informationen, die ihnen zur Verfügung gestellt werden, zu lernen und sich somit immer weiterzuentwickeln. Der Einsatz solcher Maschinen könnte also in den nächsten Jahren und Jahrzehnten die Medizin vorantreiben und positiven Nutzen für Dich als Patienten bringen.

Dabei bleibt aber auch immer die Frage, ob diese Computer wirklich bessere Ergebnisse bringen, als es der Mensch – oder in dem Fall der Facharzt – können.

Beim Thema Hautkrebs hat eine aktuelle deutsche Studie aus dem Jahre 2018 versucht, dieser Frage auf den Grund zu gehen. Federführend war hierbei die Universität Heidelberg unter dem Leiter der Studie Prof. Dr. Holger Hänßle.

Angetreten waren 58 Dermatologen aus 17 verschiedenen Ländern. Die Ärzte haben unterschiedlich lange Berufserfahrung. 17 Teilnehmer haben weniger als 2 Jahre Erfahrung in der Diagnose von Hautkrebs. 11 konnten 2-5 Jahre Erfahrung nachweisen und die restlichen 30 können als Experten bezeichnet werden. Denn sie haben mehr als 5 Jahre Erfahrung in der Begutachtung von möglichen malignen Melanomen.

Auf Seiten der Maschine wurde ein System gewählt, dass im Vorfeld auf die Diagnose von malignen Melanomen trainiert wurde. Die Forschungsgruppe verwendete für ihre Untersuchung ein künstliches neuronales Netz, ein sogenanntes Convolutional Neural Network, kurz CNN genannt. Würde man dies wörtlich übersetzen, dann würde es sich um ein "faltendes neuronales Netzwerk" handeln. Diese Beschreibung unterstreicht die Vielfältigkeit des Lernvermögens. Um das Programm zu trainieren erhielt der Computer im Vorfeld der eigentlichen Untersuchung mehr als 100.000 Aufnahmen von Hauterscheinungen in zehnfacher Vergrößerung, plus der jeweiligen korrekten Diagnose. Diese Aufnahmen entstehen, wenn der Dermatologe ein Auf­licht­mi­kroskop benutzt. So konnte die Maschine lernen, wann es sich um Hautkrebs handelt und wann lediglich um eine gutartige Veränderung.

Die Studie wurde folgendermaßen durchgeführt:

  • Es wurden 300 Bilder zusammengestellt, die auf Hautkrebs hin getestet werden sollten. Darin enthalten waren 20% maligne und 80% benigne Befunde

  • In einem zweiten Schritt wurden 100 Bilder durch zwei Experten auf dem Feld der Dermatologie aus diesen Bildern gefiltert, die als „schwerer zu diagnostizieren“ eingestuft wurden

  • Dann wurden die Bilder den Teilnehmern zur Begutachtung zur Verfügung gestellt.

  • In Schritt I erhielten die Dermatologen lediglich die Bilder und sollten ankreuzen, ob sie dies jeweils als gut- oder bösartig einstufen würden

  • Vier Wochen später bekamen sie die Bilder noch einmal zu sehen und man gab ihnen zusätzlich noch ein paar medizinische Informationen dazu. Anhand dieser sollten sie Ihr erstes Urteil noch einmal überdenken und wieder die Entscheidung maligne/benigne Hauterscheinung abgeben.

  • Dem Computer wurden lediglich die Bilder zur Verfügung gestellt

Welche Ergebnisse fanden die Forscher?

Nach Auswertung aller Diagnosen sowohl der beteiligten Ärzte als auch des Computers konnte festgestellt werden, dass der Computer dem menschlichen Auge überlegen ist.

  • Die Ärzte erkannten in Schritt I 86,6% der Melanome und 71,3% der gutartigen Hautveränderungen richtig

  • Die Künstliche Intelligenz erkannte 95% der malignen Hautveränderungen richtig und diagnostizierte 63,8% der gutartigen Muttermale korrekt.

  • In Schritt II verbesserten sich die Werte der Ärzte auf 88,9% bei den malignen Melanomen und auf 75,7 bei den benignen Veränderungen der Haut.

Dies zeigt, dass die Genauigkeit der Dermatologen aufgrund ihrer Erfahrung bereits auf einem sehr guten Level ist. Allerdings kommt die Maschine sogar ohne weitere medizinische Informationen auf ein besseres Resultat.

Es sei an dieser Stelle aber auch gesagt, dass es einzelne Ärzte gab, die in ihren Diagnosen besser als der Computer abschnitten.

Die Forscher betonten aber, dass es nicht das Ziel sein, den Arzt/Mensch zu ersetzen, sondern Methoden zu finden, die dessen Arbeit sinnvoll unterstützen kann.

Dieses Ergebnis könnte in Zukunft dazu führen, dass Du Künstliche Intelligenz durchaus häufiger als Unterstützung und Ergänzung in der Medizin vorfinden könntest. So gibt es international z.B. die Überlegung solche Systeme in schwach besiedelten oder ländlichen Regionen mit schlechter fachärztlicher Versorgung einzusetzen.

Im Zeitalter der Applikationen für Smartphones – kurz Apps genannt – könnte die Entwicklung einer solchen Anwendung möglicherweise eine Art Früherkennung oder eine erste Selbstdiagnose durchführen, mit der man dann im weiteren Verlauf – bei Bedarf – den Dermatologen aufsuchen würde.

Mika ist ein solches System, dass Dich digital während Deiner Krebserkrankung begleitet und Dir sowohl eine Symptomdokumentation (Daily Check und Entwicklung) und viele hilfreiche Informationen in Form von Artikeln, Videos und Audiodateien zur Verfügung stellt.

Quellenangaben

  1. H A Haenssle, C Fink, R Schneiderbauer, F Toberer, T Buhl, A Blum, A Kalloo, A Ben Hadj Hassen, L Thomas, A Enk, L Uhlmann; Man against machine: diagnostic performance of a deep learning convolutional neural network for dermoscopic melanoma recognition in comparison to 58 dermatologists, Annals of Oncology, , mdy166, https://doi.org/10.1093/annonc/mdy166 (20.0.62018)
  2. https://www.krebsdaten.de/Krebs/SiteGlobals/Forms/Datenbankabfrage/datenbankabfrage_stufe2_form.html (20.0.62018)
  3. https://cl.ly/3Z310b3t052L (20.0.62018)
  4. https://www.krebsdaten.de/Krebs/SiteGlobals/Forms/Datenbankabfrage/datenbankabfrage_stufe2_form.html (20.0.62018)
  5. https://cl.ly/1J19433R1y2G (20.0.62018)

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