Prognose per Porträt

In einer Proof-of-Concept-Studie führte der Einsatz einer erklärbaren Künstlichen Intelligenz* (XAI) zu einer verbesserten Vorhersagekraft, schreiben Xiangjing Liu, Erasmus MC University Medical Center Rotterdam, und Kollegen. 

Die Auswertungen basieren auf Daten von 2.810 Teilnehmern der Rotterdam-Studie. Diese hatten sich einer gründlichen dermatologischen Ganzkörperuntersuchung unterzogen, inklusive Check auf Präkanzerosen. Zudem wurden bekannte Risikofaktoren wie Haut- und Augenfarbe, Anzahl der Naevi, Neigung zu Sonnenbrand etc. abgefragt und die Gesichter mit einer UHD-Kamera standardisiert aufgenommen und analysiert. Die durchschnittliche Follow-up-Zeit lief über fünf Jahre, bei 228 Probanden wurde Hautkrebs diagnostiziert, darunter elfmal ein Melanom. 

Insgesamt hatte die KI-gestützte Diagnostik bei der Vorhersage die Nase vorn, der Harrel-C-Index (Genauigkeit) betrug 0,72 gegenüber 0,59 bei herkömmlicher Risikoevaluation anhand der 18 festgelegten Faktoren. KI-Algorithmen können komplexe Gesichtsmerkmale erkennen, die nicht von den bekannten Risikofaktoren abgedeckt werden, erklären die Autoren und unterstreichen das hohe Potenzial der diagnostischen Alternative.

*„Erklärbarkeit von Entscheidungen, die KI-Anwendungen treffen. Die Erklärbarkeit stärkt die Akzeptanz der Technologie bei den Nutzern.“ (Quelle: BMWK)

Quelle: Liu X et al. eClinicalMedicine 2024; 71: 102550; DOI: 10.1016/j.eclinm.2024.102550