In der im European Journal of Cancer publizierten Studie traten 157 Hautärzte von zwölf deutschen Unikliniken gegen einen auf die Erkennung maligner Melanome spezialisierten Algorithmus an, den Experten um Titus Brinkner vom Nationalen Centrum für Tumorerkrankungen (NCT) programmiert und anhand von 12378 Bildern von gut- und bösartigen Hautveränderungen trainiert hatten. (Eur J Cancer 2019; 113:47-54) Insgesamt 100 dermatoskopische Aufnahmen von Hautauffälligkeiten galt es zu beurteilen, und zwar hinsichtlich der Frage, ob eine Biopsie empfohlen werden sollte oder nicht. Goldstandard war die pathologische Untersuchung.
Im Ergebnis schnitten nur sieben Dermatologen besser ab als der Algorithmus, 14 waren genauso gut und 136 waren schlechter. Dabei machte es interessanterweise keinen Unterschied, ob es sich um Assistenzärzte, Fachärzte, Oberärzte oder Chefärzte handelte. Natürlich handelte sich bei der Frage „Melanom oder nicht?“ auf Basis von Dermatoskopie-Bildern um eine sehr spezifische Fragestellung. Letztlich geht es um die Frage, ob telemedizinische, dermatoskopiebasierte nicht Sinn machen könnten. Beispielsweise ließen sich Dermatoskopie-Bilder auch in Hausarztpraxen aufnehmen, oder von mobilen Krankenschwestern in Telemedizinszenarien aller Art.
Für solche Modelle spricht nach der Heidelberger Studie einiges, denn im Mittel war der Unterschied zwischen neuronalem Netzwerk und menschlichem Dermatologen ziemlich deutlich. Die Dermatologen erreichten eine mittlere Sensitivität hinsichtlich der „korrekten“ Empfehlung zur Biopsie von 74,1%, wobei die Spezifität – also der Anteil der tatsächlich bösartigen Veränderungen unter denen, bei denen eine Biopsie empfohlen wurde – 60% betrug. Wurde das neuronale Netzwerk auf eine Sensitivität von 74,1% eingestellt, erreichte es dagegen eine Spezifität von 86,5%. Mit anderen Worten: Es wird deutlich seltener unnötig biopsiert. Eine prospektive Evaluation unter realen Versorgungsbedingungen steht noch aus.