Forscher des Fox Chase Cancer Centers, der College of Engineering und der Lewis Katz School of Medicine an der Temple University haben ein neues Verfahren entwickelt, das die Genauigkeit künstlicher Intelligenz (KI) bei der Erkennung und Diagnose von Hautkrebs bei Menschen mit dunklerer Hautfarbe erheblich steigert. Bisherige KI-Modelle zeigten eine signifikant geringere Genauigkeit bei der Analyse von Hautveränderungen bei Patient:innen mit dunklerer Haut, was zu verzögerten Diagnosen und schlechteren Behandlungsergebnissen führen kann. Die neue Methode adressiert diesen kritischen Defizit, indem sie speziell auf die spezifischen Merkmale von Hauttumoren bei dunklerer Haut abgestimmte Trainingsdaten nutzt und verbesserte Bildanalyse-Algorithmen einsetzt. Das Team kombinierte hochauflösende Dermatoskopie-Bilder von Patient:innen mit unterschiedlichen Hautfarben und entwickelte einen KI-Algorithmus, der nicht nur die typischen Merkmale von Melanomen erkennt, sondern auch die oft subtileren Veränderungen berücksichtigt, die bei dunklerer Haut auftreten können. Durch den Einsatz von Transfer Learning und Daten-Augmentation konnte das Modell robuste Ergebnisse erzielen, selbst bei begrenzten Trainingsdaten für bestimmte Hauttypen. In klinischen Tests erreichte das neue System eine Sensitivität von über 95 Prozent bei der Erkennung maligner Hauttumore bei Menschen mit dunklerer Haut – eine deutliche Verbesserung gegenüber früheren Modellen. Ein entscheidender Fortschritt liegt darin, dass das Verfahren nicht nur die Diagnose unterstützt, sondern auch die Entscheidungsfindung transparent macht. Dank eines erklärbaren KI-Ansatzes können Ärzt:innen nachvollziehen, welche Merkmale das Modell zur Diagnose heranzieht, was das Vertrauen in die Technologie erhöht und die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine stärkt. Die Ergebnisse stellen einen wichtigen Schritt hin zu einer gerechteren und präziseren medizinischen KI dar, die auch unterrepräsentierte Bevölkerungsgruppen besser berücksichtigt. Experten betonen, dass die Integration solcher Tools in klinische Praxen das Potenzial hat, die frühe Erkennung von Hautkrebs zu revolutionieren, insbesondere in Gemeinschaften, die bisher unterversorgt sind. Industrieexperten begrüßen die Entwicklung als bedeutenden Durchbruch für die dermatologische KI. „Diese Studie zeigt, dass KI nicht nur schneller, sondern auch gerechter sein kann – wenn sie richtig entwickelt wird“, sagt Dr. Lena Müller, KI-Experte am Deutschen Krebsforschungszentrum. „Die Fokussierung auf Unterrepräsentation ist entscheidend, um das volle Potenzial der Technologie auszuschöpfen.“ Das Fox Chase Cancer Center und Temple University planen nun die Zusammenarbeit mit Krankenhäusern und dermatologischen Praxen, um das System in der Routineversorgung zu testen und weiter zu optimieren.