Ein einfaches KI-Modell hat sich in einer Studie der Universität Göteborg als ebenbürtig gegenüber erfahrenen Dermatologen bei der Beurteilung der Aggressivität einer häufigen Form von Hautkrebs, des Plattenepithelkarzinoms, erwiesen. Jährlich erkranken in Schweden mehr als 10.000 Menschen an dieser Form des Hautkrebses, die nach dem Basalzellkarzinom die zweithäufigste ist und rasant zunimmt. Sie entsteht meist in sonnenexponierten Bereichen wie Kopf und Hals und ist eng mit langjähriger UV-Bestrahlung verbunden. Die Erkrankung entwickelt sich aus Mutationen der oberflächlichen Hautzellen und zeigt oft Anzeichen vorbestehender Sonnenschäden wie raue, schuppige Stellen, unregelmäßige Pigmentierung und verminderte Elastizität. Die Diagnose ist oft einfach, schwierig ist jedoch die präoperative Einschätzung der Tumordifferenzierung – also wie aggressiv der Tumor wächst. Diese Beurteilung beeinflusst die Operationsplanung: Bei aggressiven Tumoren ist eine frühzeitige, umfassendere Entfernung des Gewebes notwendig, bei weniger aggressiven Formen reichen schmägere Schnittgrenzen aus. In vielen Ländern, darunter Schweden, wird bei Verdacht auf Plattenepithelkarzinom jedoch häufig kein präoperativer Stichbiopsie durchgeführt. Stattdessen erfolgt die Operation auf Basis klinischer Verdachtsmomente, wobei das entfernte Gewebe anschließend histologisch analysiert wird. Dieser Umstand unterstreicht die Notwendigkeit von Methoden, die ohne Gewebeproben auskommen – wie beispielsweise KI-gestützte Bildanalyse. In der Studie trainierten die Forscher ein KI-Modell mit 1.829 klinischen Nahaufnahmen bestätigter Plattenepithelkarzinome. Anschließend testeten sie die Fähigkeit des Modells, drei Stufen der Aggressivität zu unterscheiden, an 300 neuen Bildern und verglichen die Ergebnisse mit den Einschätzungen von sieben unabhängigen, erfahrenen Dermatologen. Die KI zeigte dabei eine fast identische Leistung wie das Expertenteam. Gleichzeitig zeigte sich nur ein moderater Übereinstimmungsgrad zwischen den einzelnen Dermatologen, was die subjektive Komplexität der Aufgabe verdeutlicht. Zwei klinische Merkmale – Ulzerationen und flache Oberflächen – erwiesen sich als deutliche Hinweise auf eine höhere Aggressivität. Tumoren mit diesen Eigenschaften waren mehr als doppelt so wahrscheinlich, in eine der beiden höheren Aggressivitätsstufen einzustufen. Der Studienleiter, Oberarzt und Dermatologe Sam Polesie von der Universität Göteborg und dem Sahlgrenska Universitätsklinikum, betont, dass KI in der Hautkrebsversorgung zwar großes Interesse weckt, bisher aber wenig praktischen Einfluss auf die Gesundheitsversorgung hatte. Er plädiert dafür, KI dort einzusetzen, wo sie echten Nutzen bietet – wie bei der präoperativen Beurteilung, bei der feinere Einschätzungen die Entscheidung über Behandlungsstrategie beeinflussen können. Das Modell bedarf weiterer Optimierung und Validierung, doch der Weg ist klar: KI sollte dort integriert werden, wo sie tatsächlich Entscheidungsprozesse in der medizinischen Praxis verbessert. Die Studie wurde im Journal of the American Academy of Dermatology International veröffentlicht. Die Bilddaten stammten aus der dermatologischen Versorgung des Sahlgrenska Universitätsklinikums zwischen 2015 und 2023. Industrieexperten sehen in der Studie einen Meilenstein für die klinische Anwendung von KI in der Dermatologie. Die Fähigkeit, ohne invasive Biopsie präzise Aggressivitätsbewertungen vorzunehmen, könnte die Versorgungskette beschleunigen, insbesondere in ländlichen Regionen mit begrenztem Zugang zu Spezialisten. Die Universität Göteborg ist eine führende Einrichtung in der dermatologischen Forschung, wobei die Kombination aus klinischer Praxis und datengetriebener Forschung entscheidend für die Entwicklung nutzbarer KI-Anwendungen ist.