Eine Studie unter der Leitung der Universität Göteborg hat gezeigt, dass ein einfaches KI-Modell bei der Beurteilung der Aggressivität von Plattenepithelkarzinomen, einer häufigen Form von Hautkrebs, ebenso präzise arbeitet wie erfahrene Dermatologen. Diese Erkenntnisse könnten die präoperative Diagnostik verbessern und die Planung chirurgischer Eingriffe optimieren.
In Schweden erkranken jährlich über 10.000 Menschen an Plattenepithelkarzinomen, der zweithäufigsten Form von Hautkrebs nach dem Basalzellkarzinom. Diese Krebsart tritt vor allem in sonnenexponierten Bereichen wie Kopf und Hals auf und ist stark mit langfristiger UV-Strahlung verbunden. Typische Anzeichen sind raue, schuppige Hautstellen, ungleichmäßige Pigmentierung und verminderte Hautelastizität.
Die Herausforderung liegt in der präoperativen Einschätzung der Tumoraggressivität, die entscheidend für die Planung des chirurgischen Eingriffs ist. Aggressive Tumoren erfordern schnellere Eingriffe und die Entfernung größerer Gewebebereiche, während weniger aggressive Tumoren mit schmaleren Rändern oder einfacheren Verfahren behandelt werden können. In vielen Ländern, einschließlich Schweden, werden keine routinemäßigen präoperativen Biopsien durchgeführt, was den Bedarf an alternativen Diagnosemethoden wie KI-gestützter Bildanalyse verdeutlicht.
Für die Studie wurde ein KI-Modell mit 1.829 klinischen Nahaufnahmen von bestätigten Plattenepithelkarzinomen trainiert. Anschließend wurde die Fähigkeit des Modells, drei Aggressivitätsstufen zu unterscheiden, anhand von 300 Bildern getestet und mit den Einschätzungen von sieben erfahrenen Dermatologen verglichen. Die Ergebnisse, veröffentlicht im Journal of the American Academy of Dermatology International, zeigen, dass die KI-Leistung nahezu identisch mit der der Experten war. Dabei wies die Übereinstimmung zwischen den Dermatologen selbst nur eine moderate Konsistenz auf, was die Komplexität der Aufgabe verdeutlicht.
Besonders auffällig war der Zusammenhang zwischen zwei klinischen Merkmalen – ulzerierten und flachen Hautoberflächen – und einer höheren Tumoraggressivität. Tumoren mit diesen Merkmalen fielen mehr als doppelt so häufig in die höheren Aggressivitätsstufen.
Die Studie unterstreicht das Potenzial von KI in der Hautkrebsdiagnostik, insbesondere in der präoperativen Beurteilung, wo präzisere Einschätzungen die Entscheidungsfindung verbessern können. Dennoch betonen die Forscher, dass weitere Verfeinerungen und Tests notwendig sind, um die Technologie effektiv in die klinische Praxis zu integrieren. Der Fokus sollte auf Anwendungsbereichen liegen, die den Bedürfnissen des Gesundheitswesens entsprechen und einen klaren Mehrwert bieten.
Die Forschung wurde von Sam Polesie, außerordentlicher Professor für Dermatologie und Venerologie an der Universität Göteborg und praktizierender Dermatologe am Sahlgrenska-Universitätskrankenhaus, geleitet. Die verwendeten Bilder stammen aus der dermatologischen Versorgung des Krankenhauses zwischen 2015 und 2023.
Quelle: Universität Göteborg
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