DKFZ-Hautkrebs-Tool begründet KI-Diagnosen

Entscheidungen sollen dadurch transparenter werden und das Vertrauen der Mediziner stärken

Haut: Tool macht KI-gestützte Krebsdiagnosen für Ärzte transparenter (Foto: pixabay.com, Beeki)

Heidelberg (pte015/17.01.2024/13:55) - Mit einem Unterstützungssystem wollen Forscher des Deutsches Krebsforschungszentrums ( https://www.dkfz.de ) (DKFZ) https://www.dkfz.deKI-gestützte Hautkrebsdiagnosen für Mediziner transparenter machen, die am Ende auch in Bezug auf eine Therapie entscheiden. Die Erklärungen, warum eine KI eine Auffälligkeit als gesundheitsgefährdend einstuft, soll das Vertrauen der behandelnden Ärzte stärken, heißt es.

Daten richtig interpretieren

Das Problem bei KI-gestützter Diagnostik im Medizinbereich laut den Informatikern: Die KI-Systeme neigen dazu, alle korrelierten Merkmale in ihre Entscheidungsfindung einzubeziehen, einschließlich der Scheinkorrelationen.

"In Anlehnung an frühere Arbeiten haben wir unsere erklärbare KI (XAI = explainable artificial intelligence) so entwickelt, dass sie Dermatologen-ähnliche Erklärungen liefert, die sich auf die Merkmale bestimmter, einzelner Zonen der Läsion beziehen", so DKFZ-Forscher Titus Brinker.

Bessere Nachvollziehbarkeit

An einer Untersuchung als Basis für das Tool haben sich über 100 Dermatologen aus 33 Ländern beteiligt. Die Ärzte diagnostizierten ein Testpanel an digitalisierten Aufnahmen verschiedener Läsionen dreimal - allein auf der Basis ihrer Erfahrung, mit Unterstützung eines herkömmlichen KI-Systems und mit der XAI.

Das KI-System steigerte die diagnostische Genauigkeit bei der Erkennung von Melanomen, die jedoch durch den Einsatz der XAI nicht weiter erhöht werden konnte. Auch das Vertrauen der Dermatologen in die eigene Entscheidung verbesserte sich unter KI-Unterstützung - und stieg beim Einsatz des XAI-Systems noch einmal deutlich an.

Hohes Zutrauen zur eigenen Diagnose hatten die Mediziner, wenn ihre Entscheidungskriterien mit den von der XAI aufgeführten Kriterien übereinstimmten. "Die Ergebnisse zeigen, dass die XAI die Diagnosesicherheit von Klinikern verbessern kann und das Potenzial hat, die Akzeptanz der Mediziner für den Einsatz von KI-Methoden zu steigern", sagt Brinker.

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