Ein Werkzeug, das mithilfe von Fotoaufnahmen der Haut und künstlicher Intelligenz bei der Erkennung von Melanomen effektiv helfen kann, das ist eine Nachricht, die MIT News, das Journal des Massachusetts Technology Institute (MIT), schon Anfang April veröffentlicht hat .
Demnach nutzt man dazu ein sogenanntes ”Convolutional Neural Network” (CNN), auf Deutsch etwa ” faltendes neuronales Netzwerk “, bei dem es sich um ein künstliches neuronales Netz für den Bereich maschinelles Lernen handelt.
Insbesondere Melanome, die 70 Prozent aller Hautkrebserkrankungen weltweit ausmachen, sollen damit gut zu erkennen sein. Dies beruht auf der Erfahrung von Hautärzten, die durch visuelle Inspektion, zum Beispiel mit Aufsichtsmikroskopen, verdächtige pigmentierte Läsionen (SPLs) als frühe Warnhinweise für ein entstehendes Melanom erkannt haben. Nun haben Forscher des MIT in Cambridge, USA daraus ein Verfahren mittels künstlicher Intelligenz entwickelt, bei dem man mittels ”tiefer convolutionaler neuronaler Netzwerke” durch die Analyse von solchen auffälligen pigmentierten Läsionen, die man durch typische Weitwinkelaufnahmen von Smartphones oder Fotokameras erhält, derartige Warnhinweise auch maschinell analysieren kann.
Neuronales Netz markiert verdächtige Flecken zur weiteren Untersuchung
Dazu wird das aufgenommene Breitbild mit den Hautauffälligkeiten wahrgenommen, eingegrenzt und analysiert. Ein für diesen Zweck vortrainiertes tiefes convolutnationales neuronales Netzwerk entscheidet aufgrund dieser Analyse, wie die Merkmale zu markieren sind, gelb für weitere Untersuchung, rot für eine weitere Untersuchung oder Überweisung an einen Dermatologen. Die extrahierten Merkmale werden verwendet, um pigmentierte Läsionen weiter zu beurteilen und die Ergebnisse in einem Heatmap-Format anzuzeigen, heißt es in der Nachricht.
Während der englischsprachige MIT-Artikel noch viele zusätzliche Hintergrundinformationen zu dem Thema bringt, ist auch ein Beitrag von Ärzteblatt.de aufschlussreich zu lesen. Unter dem Titel ” Hautkrebserkennung: Wie künstliche Intelligenz die Diffenzialdiagnose schärft ” werden hier die Grundlagen für die Hautkrebsdiagnostik aufgrund von künstlicher Intelligenz und dem Einsatz der „convolutional neural networks“ (CNN) vorgestellt und diskutiert.