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Google-KI erkennt Hautkrankheiten

| Autor/ Redakteur: Ira Zahorsky / Julia Engelke

Wer eine Hauterkrankung hat, sucht oft zunächst seinen Hausarzt auf. Doch deren Diagnosefähigkeit lässt gegenüber den Experten auf einem Spezialgebiet meist zu wünschen übrig und der Patient bekommt keine optimale Behandlung. Eine Google-KI soll bei zahlreichen Hauterkrankungen eine Quote wie ein Dermatologe erreichen.

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Allgemeinmediziner können Hauterkrankungen oft nicht richtig diagnostizieren. Ein Google-AI-Team forscht an einer Dermatologie-KI.
Allgemeinmediziner können Hauterkrankungen oft nicht richtig diagnostizieren. Ein Google-AI-Team forscht an einer Dermatologie-KI.
(© thodonal - stock.adobe.com)
  • DLS ermöglicht Allgemeinmedizinern, die häufigsten Hauterkrankungen zu erkennen
  • Software erzielte eine diagnostische Genauigkeit von über 90 Prozent
  • Tool mit viel Potenzial, aber noch nicht marktreif

Das Google-AI-Team entwickelte ein Deep-Learning-System (DLS), das es Allgemeinmedizinern ermöglichen soll, die häufigsten Hauterkrankungen zuverlässig zu erkennen. Liegen dem System die selben Informationen (Bilder und Metadaten) vor, wie einem Dermatologen, ist die Künstliche Intelligenz (KI) in der Lage, bei 26 Hautzuständen eine Genauigkeit wie ein von US-amerikanischen Behörden zertifizierter Dermatologe zu erzielen.

Ein Tool mit viel Potenzial

In der Studie wurde das DLS mit 17.777 nicht identifizierten Fällen entwickelt und evaluiert, die hauptsächlich von Primärversorgungskliniken an einen Teledermatologiedienst überwiesen wurden. Die Daten von 2010 bis 2017 wurden für die Schulung und die Daten von 2017 und 2018 für die Auswertung verwendet. Während des Modelltrainings nutzte das DLS mehr als 50.000 Differentialdiagnosen von über 40 Dermatologen. Im Vergleich mit professionellen Bewertungen erzielte die Software eine diagnostische Genauigkeit von über 90 Prozent, was mit den Fachärzten vergleichbar ist und deutlich über der Trefferquote von Allgemeinmedizinern liegt.

Obwohl die Ergebnisse zeigen, dass Deep Learning ein Tool mit viel Potenzial in der Diagnose von Hauterkrankungen ist, ist die Forschung noch nicht abgeschlossen und bedarf einer zusätzlichen Validierung von Fällen aus einer größeren geografischen Region.

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