Neues KI-System erklärt Entscheidungen bei der Diagnose von Hautkrebs
Künstliche Intelligenz (KI) hat bereits in vielen Bereichen Einzug gehalten, aber auch in der Medizin eröffnen sich spannende Möglichkeiten. Eine besonders vielversprechende Anwendung ist die Unterstützung von Dermatologen bei der Diagnose von Hautkrebs. Allerdings sind viele Ärzte skeptisch gegenüber Entscheidungen von Algorithmen, da sie diese oft nicht nachvollziehen können. Um dieses Problem zu lösen, haben Forscher des Deutschen Krebsforschungszentrums (DKFZ) ein Unterstützungssystem entwickelt, das auf künstlicher Intelligenz basiert und seine Entscheidungen erklärt.
Das System verwendet etablierte diagnostische Merkmale, die sich auf spezifische Bereiche der verdächtigen Hautläsionen beziehen. Die Maschine liefert Erklärungen, die das Vertrauen der Mediziner sowohl in die Entscheidungen der künstlichen Intelligenz als auch in ihre eigenen Diagnosen erhöhen. Denn letztendlich liegt die Verantwortung für die Diagnose immer noch beim Arzt.
Melanom, eine Form von Hautkrebs, ist weltweit für die meisten Todesfälle durch Hautkrebs verantwortlich. Doch gerade im Frühstadium ist es schwierig, Melanome von anderen Hauttumoren zu unterscheiden. KI-basierte Diagnose-Unterstützungssysteme können jedoch helfen, Melanome und Muttermale genauer zu diagnostizieren, indem sie digitale Bilder von verdächtigen Läsionen analysieren.
Die Dermatologen haben jedoch das Bedürfnis zu verstehen, welche Merkmale die Ergebnisse eines KI-Systems bestimmen. Denn schließlich liegt die letzte Entscheidung immer noch beim Arzt. Daher sind viele Dermatologen vorsichtig, KI-basierte Systeme zu verwenden, wenn sie deren Entscheidungen nicht nachvollziehen können.
Um dieses Problem anzugehen, haben die Forscher des DKFZ eine erklärbare künstliche Intelligenz (XAI) entwickelt, die ähnliche Erklärungen wie Dermatologen liefert und sich auf spezifische Merkmale bestimmter Zonen der Läsion bezieht. In einer dreiphasigen Studie wurden die Auswirkungen des XAI-Systems auf die Genauigkeit und Sicherheit der Diagnose sowie das Vertrauen der Dermatologen analysiert. Über 100 Dermatologen aus 33 Ländern nahmen an der Studie teil.
Die Ergebnisse zeigten, dass der Einsatz von KI die Genauigkeit der Melanomdiagnose verbesserte. Allerdings konnte durch den Einsatz von XAI keine weitere Steigerung erreicht werden. Die Unterstützung durch KI führte jedoch zu einer verbesserten Vertrauensbasis der Dermatologen in ihre eigenen Entscheidungen. Besonders deutlich nahm das Vertrauen zu, wenn die Entscheidungskriterien des XAI-Systems weitgehend mit den von der Maschine aufgeführten Kriterien übereinstimmten.
Studienleiter Titus Brinker erklärte, dass die Ergebnisse zeigen, dass XAI die Genauigkeit der Diagnose verbessern kann und das Potenzial hat, die Bereitschaft der Mediziner für den Einsatz von KI-Methoden zu erhöhen. Die europäische Datenschutzgrundverordnung verlangt außerdem, dass alle Entscheidungen, die auf Algorithmen basieren, für die Endnutzer interpretierbar sein müssen. Die Forschung des DKFZ ist ein bedeutender Schritt, um diese Interpretationslücke zu schließen.
Die Studie wurde von einer großen Gruppe von Wissenschaftlern durchgeführt, die alle ihren Beitrag zu dieser wichtigen Forschungsarbeit geleistet haben. Die Ergebnisse zeigen, dass eine erklärungsfähige künstliche Intelligenz das Vertrauen und die Zuversicht bei der Diagnose von Melanomen steigern kann.
Das Deutsche Krebsforschungszentrum (DKFZ) ist die größte biomedizinische Forschungseinrichtung in Deutschland und spielt eine bedeutende Rolle bei der Erforschung und Prävention von Krebserkrankungen. Zusammen mit Universitätskliniken und Forschungseinrichtungen in ganz Deutschland arbeitet das DKFZ daran, die Erfolge der Krebsforschung in die klinische Praxis zu übertragen und die Heilungschancen von Krebspatienten zu verbessern.
Schlagwörter: DKFZ + XAI + Titus Brinker
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