ZUSAMMENFASSUNG
Weltweit steigt die Inzidenz des malignen Melanoms an. Bei frühzeitiger Erkennung
ist das Melanom gut behandelbar, eine Früherkennung ist also lebenswichtig.
Die Hautkrebs-Früherkennung hat sich in den letzten Jahrzehnten bspw. durch die Einführung
des Screenings im Jahr 2008 und die Dermatoskopie deutlich verbessert. Dennoch bleibt
die visuelle Erkennung insbesondere von frühen Melanomen eine Herausforderung, weil
diese viele morphologische Überlappungen mit Nävi zeigen. Daher ist der medizinische
Bedarf weiterhin hoch, die Methoden zur Hautkrebsfrüherkennung gezielt weiterzuentwickeln,
um Melanome bereits in einem sehr frühen Stadium sicher diagnostizieren zu können.
Die Routinediagnostik zur Hautkrebs-Früherkennung umfasst die visuelle Ganzkörperinspektion,
oft ergänzt durch die Dermatoskopie, durch die sich die diagnostische Treffsicherheit
erfahrener Hautärzte deutlich erhöhen lässt. Ein Verfahren, was in einigen Praxen
und Kliniken zusätzlich angeboten wird, ist die kombinierte Ganzkörperfotografie mit
der digitalen Dermatoskopie für die Früherkennung maligner Melanome, insbesondere
für das Monitoring von Hochrisiko-Patienten.
In den letzten Jahrzenten wurden zahlreiche nicht invasive zusatzdiagnostische Verfahren
zur Beurteilung verdächtiger Pigmentmale entwickelt, die das Potenzial haben könnten,
eine verbesserte und z. T. automatisierte Bewertung dieser Läsionen zu ermöglichen.
In erster Linie ist hier die konfokale Lasermikroskopie zu nennen, ebenso die elektrische
Impedanzspektroskopie, die Multiphotonen-Lasertomografie, die Multispektralanalyse,
die Raman-Spektroskopie oder die optische Kohärenztomografie. Diese diagnostischen
Verfahren fokussieren i. d. R. auf hohe Sensitivität, um zu vermeiden, ein malignes
Melanom zu übersehen. Dies bedingt allerdings üblicherweise eine geringere Spezifität,
was im Screening zu unnötigen Exzisionen vieler gutartiger Läsionen führen kann. Auch
sind einige der Verfahren zeitaufwendig und kostenintensiv,was die Anwendbarkeit im
Screening ebenfalls einschränkt.
In naher Zukunft wird insbesondere die Nutzung von künstlicher Intelligenz die Diagnosefindung
in vielfältiger Weise verändern. Vielversprechend ist v. a. die Analyse der makroskopischen
und dermatoskopischen Routine-Bilder durch künstliche Intelligenz. Für die Klassifizierung
von pigmentierten Hautläsionen anhand makroskopischer und dermatoskopischer Bilder
erzielte die künstliche Intelligenz v. a. in Form neuronaler Netze unter experimentellen
Bedingungen in zahlreichen Studien bereits eine vergleichbare diagnostische Genauigkeit
wie Dermatologen. Insbesondere bei der binären Klassifikationsaufgabe Melanom/Nävus
erreichte sie hohe Genauigkeiten, doch auch in der Multiklassen-Differenzierung von
verschiedenen Hauterkrankungen zeigt sie sich vergleichbar gut wie Dermatologen. Der
Nachweis der grundsätzlichen Anwendbarkeit und des Nutzens solcher Systeme in der
klinischen Praxis steht jedoch noch aus. Noch zu schaffende Grundvoraussetzungen für
die Translation solcher Diagnosesysteme in die dermatologischen Routine sind Möglichkeiten
für die Nutzer, die Entscheidungen des Systems nachzuvollziehen, sowie eine gleichbleibend
gute Leistung der Algorithmen auf Bilddaten aus fremden Kliniken und Praxen.
Derzeit zeichnet sich ab, dass computergestützte Diagnosesysteme als Assistenzsysteme
den größten Nutzen bringen könnten, denn Studien deuten darauf hin, dass eine Kombination
von Mensch und Maschine die besten Ergebnisse erzielt. Diagnosesysteme basierend auf
künstlicher Intelligenz sind in der Lage, Merkmale schnell, quantitativ, objektiv
und reproduzierbar zu erfassen, und könnten somit die Medizin auf eine mathematische
Grundlage stellen – zusätzlich zur ärztlichen Erfahrung.
ABSTRACT
The incidence of malignant melanoma is increasing worldwide. If detected early, melanoma
is highly treatable, so early detection is vital.
Skin cancer early detection has improved significantly in recent decades, for example
by the introduction of screening in 2008 and dermoscopy. Nevertheless, in particular
visual detection of early melanomas remains challenging because they show many morphological
overlaps with nevi. Hence, there continues to be a high medical need to further develop
methods for early skin cancer detection in order to be able to reliably diagnose melanomas
at a very early stage.
Routine diagnostics for melanoma detection include visual whole body inspection, often
supplemented by dermoscopy, which can significantly increase the diagnostic accuracy
of experienced dermatologists. A procedure that is additionally offered in some practices
and clinics is wholebody photography combined with digital dermoscopy for the early
detection of malignant melanoma, especially for monitoring high-risk patients.
In recent decades, numerous noninvasive adjunctive diagnostic techniques were developed
for the examination of suspicious pigmented moles, that may have the potential to
allow improved and, in some cases, automated evaluation of these lesions. First, confocal
laser microscopy should be mentioned here, as well as electrical impedance spectroscopy,
multiphoton laser tomography, multispectral analysis, Raman spectroscopy or optical
coherence tomography. These diagnostic techniques usually focus on high sensitivity
to avoid malignant melanoma being overlooked. However, this usually implies lower
specificity, which may lead to unnecessary excision of benign lesions in screening.
Also, some of the procedures are time-consuming and costly, which also limits their
applicability in skin cancer screening. In the near future, the use of artificial
intelligence might change skin cancer diagnostics in many ways. The most promising
approach may be the analysis of routine macroscopic and dermoscopic images by artificial
intelligence.
For the classification of pigmented skin lesions based on macroscopic and dermoscopic
images, artificial intelligence, especially in form of neural networks, has achieved
comparable diagnostic accuracies to dermatologists under experimental conditions in
numerous studies. In particular, it achieved high accuracies in the binary melanoma/nevus
classification task, but it also performed comparably well to dermatologists in multiclass
differentiation of various skin diseases. However, proof of the basic applicability
and utility of such systems in clinical practice is still pending. Prerequisites that
remain to be established to enable translation of such diagnostic systems into dermatological
routine are means that allow users to comprehend the system’s decisions as well as
a uniformly high performance of the algorithms on image data from other hospitals
and practices.
At present, hints are accumulating that computer-aided diagnosis systems could provide
their greatest benefit as assistance systems, since studies indicate that a combination
of human and machine achieves the best results. Diagnostic systems based on artificial
intelligence are capable of detecting morphological characteristics quickly, quantitatively,
objectively and reproducibly, and could thus provide a more objective analytical basis
– in addition to medical experience.
