Wissenschaftler der University of Waterloo und des Sunnybrook Research Institute haben eine neue Technologie entwickelt, die Künstliche Intelligenz (KI) zur früheren Erkennung von Melanomen einsetzt. [...]
Maschinelles Lernen wird bei einer Software zur Analyse von Hautveränderungen verwendet. Sie liefert Medizinern objektive Daten zu den verdächtigen Biomarkern von Melanomen.
Keine unnötigen Biopsien
Das neue System wurde mit zehntausenden Bildern der Haut und den entsprechenden Eumelanin- und Hämoglobinwerten trainiert. Es könnte in einem ersten Schritt die Zahl unnötiger Biopsien reduzieren, die zu hohen Kosten führen. Medizinern soll die neue Technologie bereits im nächsten Jahr zur Verfügung stehen.
Das neue System wurde mit zehntausenden Bildern der Haut und den entsprechenden Eumelanin- und Hämoglobinwerten trainiert. Es könnte in einem ersten Schritt die Zahl unnötiger Biopsien reduzieren, die zu hohen Kosten führen. Medizinern soll die neue Technologie bereits im nächsten Jahr zur Verfügung stehen.
Laut Forschungsleiter Alexander Wong könnte der Ansatz von großer Bedeutung sein. „Je mehr auswertbare Informationen vorliegen, desto besser sind in der Folge auch die getroffenen Entscheidungen.“ Derzeit verlassen sich Hautärzte vorwiegend auf subjektive Sichtprüfungen von Hautveränderungen wie Muttermalen, um zu entscheiden, ob eine Biopsie erforderlich ist.
Fachgerechte Beurteilung
Die KI entschlüsselt die spezifischen Werte von Biomarkern in Hautveränderungen und liefert so quantitative Daten zur fachgerechten Beurteilung. Vor allem Veränderungen in der Konzentration und Verteilung von Eumelanin und Hämoglobin sind starke Hinweise auf ein Melanom. Wongs Ziel ist es, bei Melanomen eine deutlich frühere Diagnose zu ermöglichen.
Die KI entschlüsselt die spezifischen Werte von Biomarkern in Hautveränderungen und liefert so quantitative Daten zur fachgerechten Beurteilung. Vor allem Veränderungen in der Konzentration und Verteilung von Eumelanin und Hämoglobin sind starke Hinweise auf ein Melanom. Wongs Ziel ist es, bei Melanomen eine deutlich frühere Diagnose zu ermöglichen.
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