Reinforcement Learning verbesserr Hautkrebsdiagnostik mittels KI
Die Forscher:innen setzten im Rahmen ihrer Studie auf das Reinforcement Learning (RL, dt.: Verstärkungslernen) genannte Lernmodell und integrierten (menschliche) Kriterien in Form von „Belohnungstabellen“ in das KI-System. Belohnungstabellen sind Instrumente, die die positiven und negativen Konsequenzen klinischer Bewertungen sowohl aus Sicht der Ärzt:innen als auch aus Sicht der Patient:innen in den Entscheidungsprozess einbeziehen. Auf dieser Grundlage wurden Ergebnisse der KI-Diagnose nicht nur mit richtig oder falsch bewertet, sondern abhängig von den Auswirkungen der Diagnose bzw. der daraus folgenden Entscheidungen mit einer bestimmten Anzahl von Plus- oder Minuspunkten „belohnt“ bzw. „bestraft“.
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Erschienen am 06.01.2023 • Beim Niedersächsischen Digitalgipfel sind Methoden vorgestellt worden, die Krankheiten wie Darmkrebs schnell erkennen. Mehr dazu lesen Sie hier!
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KI lernt vom Menschen bei Hautkrebsdiagnostik
„So lernte die KI nicht nur bildbasierte Merkmale, sondern auch Konsequenzen von Fehldiagnosen in der
Einschätzung von gutartigen und bösartigen Hauterscheinungen zu berücksichtigen“, verdeutlicht Studienleiter Harald Kittler von der Universitätsklinik für Dermatologie der MedUni Wien. Dadurch konnte, wie die Studie zeigt, die Treffsicherheit der Diagnose Hautkrebs deutlich verbessert werden: Die Sensitivität für Melanome etwa wurde von 61,4 auf 79,5% und für Basalzellkarzinome von 79,4 auf 87,1% erhöht. Insgesamt steigerte sich durch den Einsatz von RL die Rate der von Dermatolog:innen gestellten korrekten Diagnosen um 12%, während sich die Rate der optimalen Entscheidungen für Management und Therapie der Erkrankung von 57,4 auf 65,3% erhöhte.
Diagnostik mittels KI bei allen Erkrankungen möglich
Die so verbesserte Leistung der KI-basierten Hautkrebsdiagnose ist auch darauf zurückzuführen, dass durch RL das übermäßige Vertrauen der KI in ihre eigenen Vorhersagen verringert wird und Vorschläge differenzierter, „menschlicher“ werden. „Das wiederum hilft den Ärzt:innen dabei in komplexen medizinischen Szenarien genauere und auf Patient:innen individuell zugeschnittene Entscheidungen zu treffen“, betont Harald Kittler im Vorfeld weiterer Forschungen zum Thema. Die aktuelle Arbeit konzentrierte sich zwar hauptsächlich auf die Hautkrebsdiagnose, aber die grundlegenden Ideen könnten auch in anderen Bereichen der medizinischen Entscheidungsfindung eingesetzt werden.
