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Melanom Künstliche Intelligenz erkennt Hautkrebs besser als Ärzte

Im Wettbewerb gegen Algorithmen verloren menschliche Experten: Forscher unterstreichen aber, dass Programme den Menschen nicht ersetzen können.

Hautkrebs erkennen: Maschinen besser als Mensch (Sujet)
Hautkrebs erkennen: Maschinen besser als Mensch (Sujet) © APA/GEORG HOCHMUTH
 

Künstliche Intelligenz ist dem Menschen bei der Diagnose von Hautveränderungen wie Muttermalen und Melanomen überlegen. Eine Studie unter Leitung der MedUni Wien ließ menschliche Experten in einem „Wettbewerb“ gegen Bilderkennungsprogramme mit lernfähigen Algorithmen antreten.

Die Programme erzielten klar bessere Ergebnisse, dennoch können sie mit ihren derzeitigen Fähigkeiten den Menschen nicht ersetzen. Die Ergebnisse wurden aktuell im Journal „The Lancet Oncology“ veröffentlicht. Bereits im Jahr 2018 war die Künstliche Intelligenz in einem ähnlichen Versuch Dermatologen bereits überlegen gewesen.

Aus 10.000 Bildern gelernt

Die Med Uni Wien ließ 511 menschliche Mediziner beim Erkennen von Hautveränderungen gegen 139 Algorithmen (77 Laboratorien weltweit) antreten. Als Lerngrundlage für die Maschinen diente die Bilddatenbank HAM10.000, die von der Arbeitsgruppe von Harald Kittler an der Uniklinik für Dermatologie in Kooperation mit der University of Queensland (Australien) angelegt worden war.

Diese umfasst mehr als 10.000 auflichtmikroskopisch angefertigte Aufnahmen mit sieben verschiedenen Klassen an pigmentierten Hautveränderungen: den harmlosen Muttermalen, Dermatofibromen, Altersflecken und Blutschwämmen sowie den bösartigen Melanomen, Basalzellkarzinomen und Morbus Bowen (weißer Hautkrebs). Die menschlichen Experten griffen allein auf ihre fachliche Erfahrung aus Forschung und Klinik zurück.

Trotzdem kein Ersatz für den Menschen

Allen Teilnehmeren wurden auf einer Online-Plattform je 30 Bilder aus einem Pool von neuen, nicht in der Bilddatenbank enthaltenen, Aufnahmen vorgelegt. Das Ergebnis war eindeutig. Während die besten menschlichen Diagnostiker 18,8 Bilder von 30 richtig hatten, schafften die besten Maschinen 25,4 richtige Klassifizierungen. Für Erstautor Philipp Tschandl nicht überraschend: „Zwei Drittel aller Maschinen waren besser als der Mensch, das Ergebnis hat sich bei ähnlichen Versuchen in den vergangenen Jahren auch schon abgezeichnet.“

Zwar ist die Maschine bei der Bilderkennung in diesem Experiment klar überlegen, doch ersetzt sie den Menschen bei der Diagnose nicht. Philipp Tschandl: „Der Computer analysiert nur eine optische Momentaufnahme und ist dabei richtig gut. Zur Diagnose eines Patienten gehört aber auch die Verlaufsbeobachtung, die Einschätzung, ob der Betroffene aufgrund diverser Begleitumstände ein Risikopatient ist, wie sich eine Veränderung der Haut durch Ertasten anfühlt und der Vergleich mit anderen Muttermalen am Körper. Die Interpretation der Ergebnisse ist weiterhin dem Menschen überlassen.“

Erfahrung wirkt

Die Künstliche Intelligenz hat noch Verbesserungspotenzial. So waren die Maschinen bei der Einschätzung von Daten aus Zentren, die keine Trainingsbilder zur Verfügung gestellt hatten, aufgrund der uneinheitlichen Bildqualitäten deutlich schwächer.

Bei den Menschen zeigte sich deutlich, dass Erfahrung ganz besonders wichtig ist. Am besten schnitten jene TeilnehmerInnen ab, die mindestens zehn Jahre an Erfahrung in der Früherkennung von Hautkrebs hatten.

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