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