KI in der Dermatologie: von technologischer Entwicklung und KI-Revolution

Hören Sie Prof. Harald Kittler zum derzeit wohl am meisten diskutierten Thema unserer Zeit: Künstliche Intelligenz (KI).

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Die technologische Revolution in der Dermatologie begann mit einfacher Hardware, wie dem Handdermatoskop (Ende der 80er/90er Jahre), gefolgt von digitalen Dermatoskopen und 3D-Ganzkörperfotografie. Erste KI-Versuche zur Hautkrebsdiagnose in den 90er Jahren nutzten primitive, regelbasierte (symbolische) Technologien, die jedoch schnell an ihre Grenzen stießen. Ab Mitte der 90er Jahre erfolgte der Übergang zur datenbasierten KI, bei der Algorithmen die Regeln selbst aus den eingegebenen Daten ableiten. Man unterscheidet dabei zwischen supervidiertem Lernen (Lösung wird eingegeben) und unsupervidiertem Lernen (die KI bildet sich ein eigenes Bild).

Anwendung und Herausforderungen im klinischen Alltag

KI-Systeme können die Unterscheidung von Muttermalen und Melanomen unterstützen (z.B. mittels Ampelsystem: rot, gelb, grün). In der Praxis hat sich gezeigt, dass die Kombination von Mensch mit Maschine (Mensch mit Maschine) die besten Ergebnisse liefert, da der Mensch fähig ist, praktische Probleme zu kompensieren, die der Theoretiker nicht bedacht hat. Neue Technologien, wie die 3D-Ganzkörperfotografie, bergen das Risiko, eine hohe Anzahl an falsch positiven Befunden zu generieren, was den Arbeitsaufwand des medizinischen Personals erhöht. Da die "Fallhöhe zur Biopsie" in der Dermatologie sehr gering ist, kann der Einsatz von KI oft als zeitraubend empfunden werden, wenn sie die Entscheidung zur Biopsie nicht überzeugend abkürzen kann. Nischenanwendungen, wie die konfokale Mikroskopie, sind sinnvoll, erfordern aber eine sehr spezifische Fragestellung.

Die Rolle des Menschen und Ausblick

Trotz des Fortschritts liegt die letztendliche Verantwortung immer beim Menschen. Harald Kittler sieht keine Gefahr, dass Dermatologen obsolet werden, da die manuellen Fähigkeiten und vor allem die menschliche Komponente nicht von Maschinen übernommen werden können. Er betont, dass Menschen ohne Maschinen wahrscheinlich durch Menschen mit Maschinen ersetzt werden, und plädiert daher für die Entwicklung einer KI-Kompetenz.