Die Proben werden so gefärbt, dass sich verschiedene Gewebestrukturen im mikroskopischen Bild unterscheiden lassen. Das ermöglicht es dem erfahrenen Pathologen zu entscheiden, ob es sich um ein Melanom handeln könnte oder nicht.
Internationale Studien zeigen, dass zwei Pathologen bei der Entscheidung, ob es sich um ein gutartiges Muttermal oder einen schwarzen
Hautkrebs handelt, in bis zu 26 Prozent der Fälle zu unterschiedlichen Ergebnissen gelangen. Heidelberger Wissenschaftler und Ärzte haben nun die diagnostische Qualität eines lernfähigen Algorithmus mit der Leistung von Pathologen verglichen. Für diese Untersuchung stellte das Institut für DermatoHistoPathologie Krahl in Heidelberg Proben zur Verfügung: Die 345 mit Melanom- und 350 mit Muttermalbiopsien beladenen anonymisierten Objektträger waren zuvor nach Leitlinie durch einen erfahrenen Pathologen klassifiziert worden. Anschließend wurden zufällig ausgewählte Bildausschnitte von 595 der 695 Objektträger für das Training des Algorithmus eingesetzt. Die übrigen 100 Bildausschnitte – 50 Melanom versus 50 Muttermale – wurden verwendet, um die diagnostische Qualität des lernfähigen Algorithmus gegenüber dem Pathologen zu testen.
Das Ergebnis: Zum Teil irrte sich die künstliche Intelligenz genauso häufig wie die Pathologen. Im Regelfall traf der
Computer aber mehr richtige Entscheidungen und das in weniger als jeweils einer Sekunde. "Unsere Studie zeigt, dass künstliche Intelligenz ein großes Potential hat, die diagnostische Genauigkeit bei
Hautkrebs zu verbessern", kommentiert Jochen Sven Utikal, Leiter der klinischen Kooperationseinheit für Dermato-Onkologie am DKFZ die Ergebnisse. "Die künstliche Intelligenz kann Pathologen nicht ersetzen, aber unterstützen. Das Potential sehen wir derzeit vor allem in der Form von Assistenzsystemen, die frühzeitig Alarm schlagen, wenn bei einer Probe Hautkrebsverdacht besteht, sodass weitere Färbungen angefordert werden können. Hierzu bedarf es jedoch prospektiver klinischer Studien", betont Alexander Enk, Direktor der Universitäts-Hautklinik am UKHD.
Studienleiter Titus Brinker, Assistenzarzt an der Universitäts-Hautklinik und Leiter des Skin-Classification-Projekts am NCT und DKFZ Heidelberg, sieht die Attraktivität einer künstlichen Intelligenz in der Pathologie auch in der Neuartigkeit des
Diagnoseprozesses: "Ein trainierter Algorithmus entscheidet anders als ein Mensch: Er erkennt subvisuelle Muster auf Pixelebene und lässt sich, anders als das menschliche Auge, von optischen Täuschungen weniger beeinflussen. Dieser zusätzliche digitale Blickwinkel auf den Objektträger wird Pathologen dabei unterstützen, Hautkrebs noch präziser zu diagnostizieren."
Doch auch, wenn die vergleichende Untersuchung von künstlicher Intelligenz versus menschlicher Leistung eine zukunftsweisende Perspektive für die Histopathologie des schwarzen Hautkrebses eröffnet, ist bis zu einer erfolgreichen klinischen Implementierung noch viel Forschungsarbeit notwendig.
MEDICA.de; Quelle:
Nationales Centrum für Tumorerkrankungen (NCT) Heidelberg
