sKIn

Universitäre KI-Forschung zur Entwicklung einer Software als Medizinprodukt für die klinische Patientenversorgung am Beispiel eines Assistenzsystems für die Hautkrebsdiagnostik

Weltweit wurden im Jahr 2020 rund 325.000 Fälle des Melanoms diagnostiziert, ca. 60.000 Menschen sind letztlich daran gestorben. Während einige Melanome bereits im Frühstadium ein aggressives Verhalten zeigen, steigt die Wahrscheinlichkeit einer Metastasierung mit zunehmender Tumordicke an. Folglich ist eine schnelle und präzise Identifizierung des Melanoms von immenser Bedeutung.

Die Frühdiagnose ist jedoch selbst für erfahrene DermatologInnen nicht einfach, da sich Melanome und atypische Nävi häufig morphologisch überschneiden. Die diagnostische Herausforderung, Melanome frühzeitig zu erkennen und dabei gleichzeitig die Überdiagnose (Falsch-Positiv-Rate) zu minimieren, erfordert daher die Entwicklung fortschrittlicher Diagnosesysteme. In diesem Kontext zeigten insbesondere sogenannte Deep Neural Networks bei der Klassifizierung verdächtiger dermatoskopischer Bildaufnahmen vergleichbare oder sogar bessere Ergebnisse als erfahrene DermatologInnen.

Was bislang jedoch fehlt, ist die Translation dieser vielversprechenden Forschungsergebnisse in die klinische Routine, um einen realen Nutzen für PatientInnen, ÄrztInnen und das Gesundheitssystem zu schaffen. Vor diesem Hintergrund wird im Rahmen des sKIn-Projekts modellhaft ein auf künstlicher Intelligenz (KI) basierendes Assistenzsystem für die Melanomdiagnostik weiterentwickelt une unter Berücksichtigung der europäischen Medizinprodukteverordnung (MDR) aus der universitären Forschung zur Marktfähigkeit gebracht. Diese erklärbare KI wird weiterhin gemeinsam mit einem renommierten Dermatoskophersteller in digitale Dermatoskope integriert, um so flächendeckend eine Integration in die Hautkrebsscreening-Untersuchungen zu ermöglichen. Auf diese Weise wird eine Verbesserung der Melanomdiagnostik und somit realer Mehrwert für PatientInnen, ÄrztInnen sowie das Gesundheitssystem geschaffen.

Gleichzeitig dient das sKIn-Projekt als Blaupause für andere Forschungseinrichtungen und soll perspektivisch die Translation KI-basierter Software erleichtern. Hierfür werden konkrete Handlungsempfehlungen erarbeitet und Anregungen für die weitere Ausgestaltung regulatorischer und gesundheitspolitischer Rahmenbedingungen aufbereitet.