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Ärzte + Maschinen: Es gibt Hinweise darauf, dass die diagnostische Genauigkeit verbessert werden kann, wenn Dermatologen ihre Kräfte mit bildbasierter KI-Technologie bündeln.
F: KI hat jede Branche infiltriert, auch den medizinischen Bereich. Wie wird die Technologie, wenn sie sich weiterentwickelt, Dermatologen (und Patienten) bei der Bekämpfung von Hautkrebs helfen?
Vishal Anil Patel, MD : Künstliche Intelligenz (KI) lässt uns an „2001: Odyssee im Weltraum“ oder „Terminator“ denken – an diese düstere Science-Fiction-Geschichte vom Kampf Mensch gegen Maschine. Doch als Dermatologen oder Patienten sollten wir keine Angst vor Technologie haben . Wir nutzen unsere Smartphones, um schneller von A nach B zu gelangen. Sie berücksichtigen den Verkehr und ermöglichen uns die Wahl der schnellsten Route mit dem Auto oder öffentlichen Verkehrsmitteln. Das alles ist KI. In der Dermatologie kann KI dermoskopische oder klinische Bilder verdächtiger Hautstellen sofort analysieren und uns helfen, den besten Weg zu finden. Es gibt so viele Belege dafür, dass Menschen nicht in der Lage sind, Informationen und Bilder auf dem gleichen hohen Niveau zu verarbeiten wie ein Algorithmus. Warum also nicht Technologie zu unserem Vorteil nutzen?
Im Jahr 2024 erteilte die FDA die Zulassung für DermaSensor, ein Lichtspektroskopie-Gerät, das mithilfe von KI Hautkrebs, einschließlich Melanomen , Plattenepithelkarzinomen (SCC) und Basalzellkarzinomen (BCC), erkennt. Dieses Gerät könnte den Mangel an Dermatologen und die langen Wartezeiten in manchen Regionen verringern, indem es Hausärzten hilft, Patienten zu identifizieren, die umgehend für eine mögliche Biopsie und spezialisierte Behandlung untersucht werden müssen. Wie bei jedem neuen Gerät ist jedoch Vorsicht geboten, um einen übermäßigen Einsatz zu vermeiden, der zu Überdiagnosen und Überbehandlungen von frühen oder harmlosen Läsionen führen kann. Diese neue Technologie könnte bahnbrechend sein, aber es ist noch zu früh, um das zu beurteilen. Ich bin vorsichtig optimistisch.
F: Wie wird sich dieses und ähnliche Tools auf die Anzahl der von Dermatologen durchgeführten Biopsien auswirken?
Hautkrebs breitet sich in den USA epidemieartig aus , und die Fähigkeit, potenziell verdächtige Läsionen präzise zu identifizieren, ohne sofort zum Skalpell greifen zu müssen, ist von unschätzbarem Wert. In den 1980er, 90er und frühen 2000er Jahren wurden Dermatologen nach dem Motto „Im Zweifel rausschneiden“ geschult. Zahlreiche Eingriffe waren üblich, doch ist das wirklich das Beste für den Patienten? Ist es wirtschaftlich sinnvoll? Diese Fragen stehen im Mittelpunkt der Diskussion um künstliche Intelligenz. Wir entnehmen Biopsien von vielen gutartigen Befunden, um bösartige zu finden. Wenn wir nun zehn verdächtige Stellen haben und nur zwei davon biopsieren, weil der Softwarealgorithmus ein hohes Hautkrebsrisiko anzeigt, können wir die anderen beobachten und später anhand von Bildern neu beurteilen.
F: Wie kann KI nach der Diagnose bei Hautkrebs helfen?
Genexpressionsprofilierung (GEP) ist eine Form der KI, die uns hilft festzustellen, ob eine Biopsie eine bösartige Läsion zeigt oder ob ein hohes Risiko für ein Rezidiv und eine Metastasierung besteht. Sie unterstützt Ärzte bei der Wahl der optimalen Behandlungsmethode. Die Untersuchung kann auch Aufschluss darüber geben, ob bei bestimmten Patienten eine zusätzliche Behandlung, wie z. B. Bestrahlung , oder eine engmaschigere Nachsorge erforderlich ist. Bei anderen Patienten kann sie zur Reduzierung der Therapieintensität beitragen. Ist beispielsweise eine Bestrahlung eines großen Plattenepithelkarzinoms bei einem 90-Jährigen notwendig, der nicht fünf Tage die Woche über vier Wochen zur Bestrahlung erscheinen kann, wenn die GEP-Untersuchung ein niedriges Tumorrisiko anzeigt? Das ist, als würde man jemandem empfehlen, jedes Loch im Gewebe wurzelzubehandelt, obwohl dies nicht unbedingt notwendig ist. Nicht jeder Hautkrebs erfordert eine Operation oder Bestrahlung; manche Patienten profitieren von einer zusätzlichen adjuvanten Immuntherapie . KI ermöglicht präzisere Diagnosen, und mit den verschiedenen verfügbaren Instrumenten können wir das Risiko eines Patienten besser einschätzen.
F: Welche Einschränkungen gibt es durch KI in der Dermatologie?
Was viele bei KI vergessen, ist, dass maschinelles Lernen selbstständig lernt. Wir müssen also sowohl aus guten als auch aus schlechten Informationen lernen. Die Fehler des Algorithmus helfen uns, es richtig zu machen. Und es muss nicht perfekt sein, denn wer greift ein, wenn es darauf ankommt? Der Experte: der Dermatologe. Wenn ich also dieses Tool benutze und die Ergebnisse keinen Sinn ergeben, verlasse ich mich auf mein klinisches Urteil, das mir sagt, dass diese Läsion verdächtig ist; ich brauche eine Biopsie. Es ist wie in der Folge von „ The Office“ , in der Michael mit dem Auto in einen Fluss fährt, weil sein Navi ihm sagt, er solle abbiegen, wo es keine Straße gibt. Nicht abbiegen! Man sollte den Anweisungen der Maschine nicht folgen, wenn sie keinen Sinn ergeben.
F: Was sagen Sie Dermatologen, die befürchten, dass KI sie ersetzen könnte?
Sie werden nicht ersetzt werden. In den 1980er-Jahren glaubten Flugzeugpiloten, Roboter würden sie ersetzen. Doch heute sind unsere Flugzeuge sicherer, schneller und effizienter – und sehen Sie, wie wichtig Piloten nach wie vor sind! Das menschliche Gehirn hat seine Grenzen. Um ein optimaler Dermatologe zu sein, müssen Sie daher die Ihnen zur Verfügung stehenden Mittel nutzen. Diese KI-Tools werden uns schlauer machen – vorausgesetzt , sie sind im Interesse des Patienten. Deshalb ist das klinische Urteilsvermögen des Dermatologen so wichtig und heute noch entscheidender. Letztendlich werden wir dadurch bessere und effizientere Dermatologen. Und angesichts des Dermatologenmangels könnte dies auch dazu beitragen, dieses Problem zu lösen.
F: Wie sollten Dermatologen und Patienten also an KI herangehen?
KI wurde schnell, sogar ein wenig aggressiv eingeführt, und wir sind noch nicht ganz bereit, sie allgemein einzuführen. Aber ich denke, wir werden in fünf Jahren dort sein, also sollten Dermatologen ernsthaft über KI nachdenken. Derzeit haben wir viele verschiedene Produkte: Handgeräte, darunter Smartphones, die hochwertige Fotos aufnehmen können, sowie Dermatoskopie und konfokale Mikroskopie, um noch tiefer in die Haut zu blicken. Es gibt neue Tools mit Lichtspektroskopie wie DermaSensor. Sie alle verwenden ähnliche Softwarealgorithmen, die diese verschiedenen Daten verarbeiten, nicht anders als die Art und Weise, wie unser Gehirn die verschiedenen Eingabedaten verarbeitet. Es gibt Hinweise darauf, dass wir eine wirklich hohe Genauigkeit erreichen können, wenn wir die Technologie mit den Fähigkeiten von Dermatologen kombinieren.
Wir sollten uns zunächst mit dem Gebiet der KI auseinandersetzen, ihre Anwendungsmöglichkeiten und Grenzen verstehen und sie dann als einzelne Dermatologen betrachten. Wir sollten uns folgende Fragen stellen: „Welche Auswirkungen hat das auf den Patienten? Wird sich die Anzahl der Biopsien bei einem Patienten mit Biopsiemüdigkeit ändern? Wird das Ergebnis des Genexpressionsprofils meine Behandlung des Patienten beeinflussen, und wenn nicht, benötige ich diese Information überhaupt?“ Ich denke, mit diesem Ansatz wird die Integration in die Praxis reibungsloser verlaufen.
Diese Hilfsmittel werden Patienten mehr Sicherheit und Selbstbestimmung geben. Ich freue mich besonders über Tools, mit denen Patienten Fotos von Hautveränderungen machen, sich selbst beobachten und die Informationen mit ihrem Arzt teilen können. Es herrscht die Erwartung, dass alles in Ordnung ist, wenn der Hautarzt nichts findet. Aber so funktioniert Medizin nicht; sie basiert auf Zusammenarbeit. Von Hautärzten kann man nicht erwarten, dass sie in einem zehnminütigen Besuch alles richtig machen. Diese Tools werden beiden Seiten helfen. – Interview von Julie Bain und Krista Bennett DeMaio
ÜBER DEN EXPERTEN:
Vishal Anil Patel, MD, ist Direktor der kutanen Onkologie am GW Cancer Center, Direktor der dermatologischen Chirurgie an der GW-Abteilung für Dermatologie und außerordentlicher Professor für Dermatologie und Hämatologie/Onkologie an der George Washington University School of Medicine & Health Sciences in Washington, DC. Dr. Patel erhielt 2020 ein Forschungsstipendium der Skin Cancer Foundation.
