Bislang ist die visuelle Inspektion der Patienten durch den Arzt eine der wichtigsten Säulen in der Diagnostik von Hauttumoren. Um zu einer Diagnose zu gelangen, analysieren Ärzte, was sie sehen. Bekannt ist vielen Patienten das ABCDE-Verfahren, nach dem Ausmaß, Form, Farbe, Durchmesser und Erhabenheit der betroffenen Hautstelle qualitativ bewertet werden. Je größer der Durchmesser und je unregelmäßiger ein Hautfleck ist, umso größer die Wahrscheinlichkeit, dass ein Hauttumor vorliegt.
Doch kann künstliche Intelligenz (KI) dabei helfen, Hauttumore zu diagnostizieren? Ja, sagt Christoph Becker, Leiter des Projektes "Intelligente Diagnostik" am FZI: "Wo große Datenmengen im Einsatz sind, bietet künstliche Intelligenz einen erheblichen Mehrwert. Schon heute wird im Bereich der Diagnostik mit KI gearbeitet. Dabei werden zehntausende digitale Fotos klassifiziert, um anschließend einen Diagnosevorschlag auf Basis eines neuen Bildes vornehmen zu können."
Im Rahmen des Verbundforschungsprojektes sollen nun gezielt Daten gesammelt und Modelle trainiert werden, um die KI-gestützte Erkennung maligner Melanome auszuweiten. Das FZI verantwortet im Projekt insbesondere die Entwicklung der Daten- und Modell-Managementplattform: "Um die Diagnostik weiter zu verbessern, benötigen wir bessere Daten für das Training der künstlichen Intelligenz. Das heißt: Im Rahmen der Förderung werden wir gezielt Datensätze aufbauen und die Verwaltung der Modelle mit Hilfe der Plattform steuern. Zur Datenerhebung werden quantitative bildgebende Verfahren eingesetzt, die eine signifikante Steigerung des Datenumfangs je Bild ermöglichen. Ziel ist dann, durch quantitative bildgebende Verfahren und die verbesserten KI-Modelle die digitale medizinische Diagnostik von Hauttumoren auf eine neue Stufe zu heben," so Becker.
Das Projekt mit einer Laufzeit von 18 Monaten wird gefördert vom Ministerium für Wirtschaft, Arbeit und Wohnungsbau Baden-Württemberg. Beteiligt sind folgende Institute der innBW: FZI Forschungszentrum Informatik, Institut für Lasertechnologien in der Medizin und Meßtechnik an der Universität Ulm, Hahn-Schickard-Institut Villingen-Schwenningen, Hahn-Schickard-Institut Stuttgart und NMI Naturwissenschaftliches und Medizinisches Institut an der Universität Tübingen.
MEDICA.de; Quelle: FZI Forschungszentrum Informatik
