OEADF: Pro und kontra KI in der Dermatologie
Die (möglichen) Einsatzgebiete von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Medizin nehmen zu. Doch erleichtert sie auch den Praxisalltag von Ärztinnen und Ärzten?
Es gibt zahlreiche Studien, die zeigen, dass KI-Tools in der Diagnose von pigmentierten Läsionen mittlerweile besser sind als Dermatologinnen und Dermatologen. „Dass die KI es kann, dieser Zug ist abgefahren“, bekräftigt Univ.-Prof. Dr. Harald Kittler von der Universitätsklinik für Dermatologie, MedUni Wien, in seinem Vortrag in Wien und zeigt exemplarisch an einer bereits 2019 publizierten Arbeit1, dass die diagnostische Genauigkeit der KI in vielen Fällen die menschliche Leistung übertrifft. „Das müssen wir akzeptieren. Die KI ist zumindest genauso gut wie wir.“
Viel wichtiger sei die Frage, warum die KI noch nicht breiter eingesetzt wird: „Obwohl wir das Know-how besitzen, fehlt uns oft das Know-why. Wer soll die KI nutzen und zu welchem Ziel?“ Prinzipiell bieten sich für das „Wer“ zwei Möglichkeiten an: die Nutzung durch Laien (Consumer-Apps) und durch medizinisches Fachpersonal.
Consumer-Apps: Chancen und Risiken
Consumer-Apps haben das Potenzial, den Zugang zur dermatologischen Expertise zu erleichtern. Solche Apps seien in der Dermatologie derzeit einmalig. Allerdings handelt es sich meist nur Klasse-1-Medizinprodukte und können daher keine Diagnosen stellen, sondern lediglich Ampel-Empfehlungen wie „Gehen Sie zum Hautarzt“ geben. Wichtig sei dabei, ein Ziel zu definieren, etwa, dass Personen mit verdächtigen Läsionen schneller einen Zugang zu Dermatologinnen und Dermatologen bekommen.
Ein Problem bestehe darin, dass diese Apps oft eine hohe Sensitivität, aber geringe Spezifität aufweisen und nur vage Empfehlungen geben, damit keine malignen Hautveränderungen übersehen werden. „Das führt zu vielen falsch positiven Befunden und belastet das Gesundheitssystem zusätzlich“, kritisiert Kittler. „Die Auswirkungen bezahlen wir als Gesellschaft.“ Außerdem werden solche Apps nur technikversierte Personen nutzen. „Vielen älteren Menschen kommt dieser Fortschritt gar nicht zugute“, warnt Kittler. Fehlinterpretationen sind ein weiteres Defizit; so könne z.B. ein brauner Fleck auf einer Banane von der KI als Melanom interpretiert werden.
Nutzung durch Ärzte
Die KI-Anwendung durch Ärztinnen und Ärzte wäre daher wesentlich zweckmäßiger und mache Sinn: Mit einer KI wird die diagnostische Genauigkeit vor allem bei jungen Ärztinnen und Ärzten besser. Experten, die bereits eine hohe diagnostische Treffsicherheit haben, profitieren weniger. „Erfahrenen Personen kostet die KI nur zusätzliche Zeit und wird daher oft zu Recht abgelehnt,“ meint Kittler.
In Ländern mit schlechterem Zugang zu Dermatologinnen und Dermatologen, wie etwa in Großbritannien, können solche Apps allerdings einen Zusatznutzen haben und werden etwa bereits zur Triage eingesetzt, um die Wartezeiten zu verkürzen.
Praktische Herausforderungen
In der Praxis zeige sich, dass die Integration der KI in den Arbeitsablauf oft schwierig ist und manchmal mehr Zeit kostet, als sie Nutzen bringt. Kittler bringt ein Beispiel aus seiner Praxis, wo die KI in einem konkreten Fall eine verdächtige Läsion zu 42% als Nävus und zu 12% als Melanom einstufte. „Meine Entscheidung, die Läsion zu entfernen, basierte jedoch auf meiner klinischen Einschätzung und wurde durch die KI nicht beeinflusst. Ich hatte daher nur einen komplexen Mechanismus in Gang gesetzt, obwohl ich ohnehin bereits wusste, dass ich die Läsion entfernen werde, mir aber in Bezug auf die Diagnose nicht sicher genug war. Die KI hat mir diese Sicherheit nicht gegeben. Die KI hat mich nur Zeit gekostet“, berichtet der Dermatologe und schlussfolgert: „Deshalb nutzen wir die KI noch nicht. Der Bereich, in dem wir sie sinnvoll einsetzen könnten, ist so schmal, dass wir sie eigentlich nicht brauchen.“ Das sei wie eine Rube-Goldberg-Maschine.
Zukünftige Entwicklungen
Doch das werde sich in Zukunft ändern, da die KI besser wird und die Anwendungsgebiete immer komplexer. Neue Studien zeigen, dass die KI mittlerweile auch bei der Diagnose von anderen Tumorentitäten eine hohe Genauigkeit erreicht. Eine Arbeit2 in „Nature Medicine“ zeigt, dass die Diagnose Pankreaskopfkarzinom mit KI eine Spezifität und Sensitivität von beinahe 99% im nativen CT erreicht und damit genauso gut ist wie ein CT mit Kontrastmittel. Screening sei damit erstmals für eine sehr seltene Diagnose möglich.
Ebenfalls in „Nature Medicine“ wurde eine Arbeit zum Kolonkarzinom veröffentlicht.3 Die Vorhersagegenauigkeit mittels KI für das Überleben an Hand von histologischen Schnitten mit einigen Markern war dem derzeitigen Staging-System zumindest ebenbürtig, und zusätzlich konnte das Ansprechen auf die Therapie vorhergesagt werden. „Biomarker, die wir nicht verstehen, können von der KI aus histologischen Schnitten und Bildern extrahiert werden.“ Dadurch kann die Prognose verbessert werden; eine Entwicklung, die auch beim Melanom oder Plattenepithelkarzinom kommen wird, ist Kittler überzeugt.
Fazit
Die KI-Nutzung sollte sinnvoll integriert und es muss klar definiert werden, wer sie zu welchem Zweck einsetzt. Während Consumer-Apps den Zugang zu dermatologischer Expertise erleichtern können, bleibt die Anwendung durch Fachärztinnen und Fachärzte weiterhin essenziell, um die bestmögliche Patientenversorgung zu gewährleisten. Eine komplexe KI-Diagnose kostet viel Zeit und der Nutzen ist im klinischen Alltag oft gering.
Quelle: „KI und Hautkrebsdiagnose“, Vortrag im Rahmen der Jahrestagung der Österreichischen Akademie für Dermatologische Fortbildung (OEADF), Wien, 11.5.24