Künstliche Intelligenz erkennt bedenkliche Muttermale besser als Ärzte

    13. Juni 2019, 06:00
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    Lernfähige Algorithmen erkennen 25,4 von 30 Bildern richtig, Ärzte nur 18,8. Dennoch sind sie als Ersatz für Mediziner nicht geeignet

    Künstliche Intelligenz ist dem Menschen bei der Diagnose von pigmentierten Hautveränderungen wie Muttermalen und Melanomen überlegen. Das belegt eine Studie der Medizinischen Universität Wien.

    511 Mediziner traten im Rahmen der Studie gegen 139 Bilderkennungsalgorithmen aus 77 verschiedenen Laboratorien aus aller Welt an. Als Lerngrundlage für die Maschinen diente die Bilddatenbank HAM10.000. Diese umfasst mehr als 10.000 Aufnahmen mit sieben verschiedenen Klassen an pigmentierten Hautveränderungen – darunter harmlose Muttermale, Altersflecken und Blutschwämme, aber auch bösartige Melanome und Aufnahmen von Morbus Bowen (weißer Hautkrebs). Die Mediziner waren hingegen allein auf ihre fachliche Erfahrung angewiesen.

    Allen Teilnehmern wurden auf einer Online-Plattform je 30 Bilder aus einem Pool von neuen, nicht in der Bilddatenbank enthaltenen, Aufnahmen vorgelegt. Das im Journal "The Lancet Oncology" veröffentlichte Ergebnis war eindeutig. Während die besten menschlichen Diagnostiker 18,8 Bilder von 30 richtig hatten, schafften die besten Maschinen 25,4 richtige Klassifizierungen.

    Nicht ersetzbar

    Für den Erstautor der Studie, Philipp Tschandl von der Universitätsklinik für Dermatologie der Med-Uni Wien, war das nicht überraschend: "Zwei Drittel aller teilnehmenden Maschinen waren besser als der Mensch, das Ergebnis hat sich bei ähnlichen Versuchen in den vergangenen Jahren auch schon abgezeichnet."

    Mediziner werden Maschinen bei der Diagnose von Hautläsionen aber noch länger nicht ersetzen. "Zur Diagnose eines Patienten gehört auch die Verlaufsbeobachtung, die Einschätzung, ob der Betroffene aufgrund diverser Begleitumstände ein Risikopatient ist, wie sich eine Veränderung der Haut durch Ertasten anfühlt und der Vergleich mit anderen Muttermalen am Körper. Die Interpretation der Ergebnisse ist weiterhin dem Menschen überlassen", sagte Tschandl. (APA, 13.6.2019)

    • Zwei Drittel der Maschinen sind in der Diagnose besser als der Mensch.
      foto: ap

      Zwei Drittel der Maschinen sind in der Diagnose besser als der Mensch.

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