Computeralgorithmus schlägt Ärzte im Erkennen von schwarzem Hautkrebs
Sensitiver als der Dermatologe? Computer können unterstützen, aber nicht ersetzen.
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Mehr als 150 Dermatologen von zwölf deutschen Universitätshautkliniken wagten einen sportlichen Wettstreit. Sie sollten 100 Bilder von Hautauffälligkeiten beurteilen und das Gesehene entweder als schwarzen Hautkrebs oder als gutartiges Muttermal einstufen. Der Gegner: ein selbstlernender Algorithmus, der die jahrelang gesammelte Berufserfahrung der Hautärzte durch das Training mit gerade mal 12 378 Fotos an die Wand spielen sollte.
Nur sieben Ärzte, berichten Dr. Titus J. Brinker vom Nationalen Centrum für Tumorerkrankungen Heidelberg und Kollegen, gingen als Sieger vom Platz. Immerhin 14 Kollegen schafften es, mit der Maschine mitzuhalten. Die Mehrzahl der Dermatologen aber – 136 an der Zahl und Assistenz-, Ober- und Chefarzt gleichermaßen – verwies der Algorithmus auf die Plätze.
157 Kollegen aus deutschen Hautkliniken nahmen teil
Der durchschnittlichen Sensitivität von 74,1% der menschlichen Begutachter stand die mit 87,5% deutlich höhere Sensitivität des Kollegen Computer gegenüber (bei gleicher Spezifität von 60 %). Die Maschine habe zudem den Vorteil, dass sich je nach Aufgabenstellung die Werte für Sensitivität oder Spezifität vorgeben ließen, erläutern die Autoren. Wurde der Algorithmus auf 74,1 % Sensitivität programmiert, also die durch den Menschen erreichbare Sensitivität, kam die Software sogar auf eine Spezifität von 86,5%.
Selbst dann, wenn der Dermatologe weitere klinische Informationen über seinen Patienten berücksichtigen konnte, schnitt er im Wettstreit schlechter ab als die Künstliche Intelligenz. Je nach Art der Läsion hätten Mensch und Maschine aber unterschiedliche Stärken und Schwächen, führen die Autoren an. Die selbstlernenden Algorithmen könnten den Dermatologen daher keinesfalls ersetzen. In der Diagnostik assistieren dürften sie künftig aber sehr wohl.
Quelle: Brinker TJ et al. Eur J Cancer 2019; 113: 47-54
