STOCKHOLM / LONDON (IT BOLTWISE) – Ein innovatives KI-Modell zeigt, dass es bei der Beurteilung der Aggressivität von Plattenepithelkarzinomen mit erfahrenen Dermatologen gleichziehen kann. Diese Entwicklung könnte die präoperative Planung erheblich verbessern und die Notwendigkeit invasiver Biopsien reduzieren.
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Die Anwendung von Künstlicher Intelligenz in der medizinischen Diagnostik hat in den letzten Jahren erheblich an Bedeutung gewonnen. Ein bemerkenswertes Beispiel ist die jüngste Entwicklung eines KI-Modells zur Beurteilung der Aggressivität von Plattenepithelkarzinomen, einer häufigen Form von Hautkrebs. Diese Technologie könnte die Art und Weise, wie Dermatologen Tumore bewerten, revolutionieren, indem sie eine präzise und nicht-invasive Alternative zu herkömmlichen Methoden bietet.
Plattenepithelkarzinome sind die zweithäufigste Form von Hautkrebs und treten häufig in sonnenexponierten Bereichen wie dem Kopf- und Halsbereich auf. Die Herausforderung besteht darin, die Aggressivität des Tumors präoperativ zu bestimmen, um die Operation entsprechend zu planen. Traditionell wird dies durch invasive Biopsien erreicht, die jedoch nicht immer routinemäßig durchgeführt werden. Hier setzt das neue KI-Modell an, das auf der Analyse von Bilddaten basiert und eine vergleichbare Genauigkeit wie erfahrene Dermatologen bietet.
In einer Studie, die in der Fachzeitschrift „JAAD International“ veröffentlicht wurde, wurde das KI-System anhand von 1829 klinischen Nahaufnahmen trainiert und anschließend an 300 weiteren Bildern getestet. Die Ergebnisse zeigten, dass das Modell in der Lage war, die Aggressivität der Tumore in drei Stufen zu unterscheiden, und dies mit einer Genauigkeit, die der von sieben erfahrenen Dermatologen entsprach. Interessanterweise war die Übereinstimmung zwischen den Dermatologen selbst nur moderat, was die Komplexität der Aufgabe unterstreicht.
Die Integration von KI in die präoperative Beurteilung könnte erhebliche Vorteile bieten, insbesondere in Ländern, in denen Biopsien nicht routinemäßig durchgeführt werden. Durch die Reduzierung der Notwendigkeit invasiver Verfahren könnte die KI-Technologie die Effizienz und Genauigkeit der Diagnose verbessern und gleichzeitig die Belastung für die Patienten verringern. Die Forscher betonen jedoch, dass das Modell weiter verfeinert und getestet werden muss, bevor es in der klinischen Praxis weit verbreitet eingesetzt werden kann.
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