Die im renommierten Fachjournal Nature Medicine veröffentlichten Ergebnisse belegen, dass das Open-Source-Modell in verschiedenen Anwendungsszenarien überzeugende Leistungen zeigt. Dank seiner hohen diagnostischen Genauigkeit und Effizienz kann PanDerm eine wertvolle Unterstützung für Ärztinnen und Ärzte darstellen.
Das KI-System „PanDerm“ wurde von einem Forschungsteam unter der Leitung von Zongyuan Ge an der Monash University in Melbourne entwickelt. Die aktuelle Studie wurde in Zusammenarbeit mit H. Peter Soyer von der University of Queensland in Brisbane und Harald Kittler von der Medizinischen Universität Wien durchgeführt. „PanDerm“ ist das erste System seiner Art, das auf der Grundlage von über zwei Millionen medizinischen Bilddaten entwickelt wurde – darunter Nahaufnahmen, dermatoskopische Bilder, histopathologische Präparate und Ganzkörperaufnahmen. Durch diesen multimodalen Ansatz gelingt es dem System, die komplexen Bedingungen der dermatologischen Praxis realitätsnah abzubilden. Dadurch kann „PanDerm“ nicht nur Hautkrebs, sondern auch eine Vielzahl weiterer Hauterkrankungen mit hoher Präzision diagnostizieren.
Die Leistungsfähigkeit von „PanDerm“ wurde anhand von 28 klinischen Testszenarien und drei Studien mit Ärzten und Ärztinnen evaluiert. Dabei zeigte das System starke Ergebnisse in zahlreichen Bereichen – etwa bei der Differenzialdiagnose häufiger und seltener Hauterkrankungen, der Früherkennung von Melanomen, der Risikoeinschätzung für Hautkrebs, der Beurteilung von Veränderungen in dermatoskopischen Aufnahmen sowie bei Prognosen wie der Wahrscheinlichkeit von Metastasen.
„Das Modell erzielt exzellente Ergebnisse, selbst wenn es für neue Aufgaben nur mit einem Bruchteil der üblicherweise benötigten Daten gespeist wird“, berichtet Ko-Studienleiter Harald Kittler von der Universitätsklinik für Dermatologie und dem Comprehensive Center of AI in Medicine der MedUni Wien.
Wie die Untersuchung zeigte, konnten Ärzte und Ärztinnen mit Unterstützung des Systems die Genauigkeit bei der Hautkrebsdiagnose um elf Prozent steigern; nicht-spezialisierte Ärzte und Ärztinnen erreichten sogar eine um 17 Prozent höhere Trefferquote. Besonders eindrucksvoll: „PanDerm“ erkannte Melanome im Frühstadium um zehn Prozent präziser als Fachkräfte und identifizierte verdächtige Hautveränderungen noch vor dem menschlichen Auge.
„PanDerm“ ist keine fertige, AI-gesteuerte Entscheidungshilfe, sondern ein flexibles Open-Source-Modell, das frei verfügbar und vielseitig anpassbar ist. Die Bedeutung des Systems zeigt sich angesichts der hohen Verbreitung von Hauterkrankungen: Etwa 70 Prozent der Weltbevölkerung leiden an einer oder mehreren der über 3.000 bekannten dermatologischen Krankheitsbilder.
„PanDerm lässt sich auf unterschiedlichste dermatologische Probleme anwenden und könnte besonders bei so genannten Nischenproblemen eine wichtige Hilfestellung leisten“, sagt Studien-Mitautor Philipp Tschandl, ebenfalls von der Universitätsklinik für Dermatologie und dem Comprehensive Center of AI in Medicine der MedUni Wien. Weitere Studien sind geplant, bevor das System in der klinischen Praxis zum Einsatz kommt.
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APA
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