Mit jedem Fortschritt in der Künstlichen Intelligenz (KI) wird klar: Besonders in der Krebserkennung kann diese Technologie Leben retten.
Eine aktuelle Studie von Forschern aus Deutschland, den USA und Frankreich zeigt: KI identifiziert Hautkrebs nicht nur schneller, sondern auch präziser als menschliche Experten.
Sie trainierten ein Deep-Learning-Convolutional Neural Network (CNN) – ein System, das ähnlich wie Gehirnnervenzellen aus über 100.000 Bildern bösartiger Melanome und gutartiger Muttermale lernt und sich kontinuierlich verbessert.
Im Test gegen 58 internationale Dermatologen schnitt das CNN besser ab: Es klassifizierte seltener gutartige Muttermale falsch als bösartig und übersah weniger Melanome.
Die Dermatologen waren erfahren: 17 % hatten unter zwei Jahren Dermatoskopie-Erfahrung, 19 % zwei bis fünf Jahre und 52 % mehr als fünf Jahre.
Dermatologen erkannten 86,6 % der Melanome korrekt und 71 % der nicht-bösartigen Läsionen. Das CNN erreichte 95 % Trefferquote bei Melanomen.
Sogar mit Patientenhintergrund verbesserten Dermatologen sich nur auf 88,9 % (Melanome) und 75 % (nicht-maligne) – immer noch unter der KI-Leistung.
„Diese Ergebnisse zeigen, dass Deep-Learning-CNNs Dermatologen, inklusive gut ausgebildeter Experten, bei der Melanom-Erkennung übertreffen“, erklärt Dr. Holger Haenssle von der Universität Heidelberg, Erstautor der Studie.
KI macht auch im Gesundheitswesen Fortschritte: Stanford erreichte 91 % Genauigkeit bei Hautkrebs-Warnsignen, eine japanische KI erkennt Krebs per Darmspiegelung.
Diese Studie ist ein Meilenstein: Weltweit werden jährlich ca. 232.000 maligne Melanome diagnostiziert, 55.500 Betroffene sterben. Früherkennung ist entscheidend.
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