Proscia nutzt KI, um Melanom automatisch zu erkennen, in einem neuen Durchbruch

Ein führender Anbieter von digitalen und computergestützten Pathologiesystemen, Proscia, hat neue Studienergebnisse zu einer Technologie veröffentlicht, die große Auswirkungen auf die Gesundheitsversorgung haben könnte. Die neue Technologie nutzt künstliche Intelligenz (KI), um Melanom mit hoher Genauigkeit automatisch zu erkennen. Melanom, die tödlichste Form von Hautkrebs, kann von KI-Technologien profitieren, die auch zu schnelleren Diagnosen, verbesserten Patientenergebnissen und optimierten Laborkosten führen können.

Die Studie wurde an der Thomas Jefferson University und der University of Florida durchgeführt und umfasste die Leistung von KI in der realen Welt auf einer unkuratierten Sammlung von 1.422 aufeinanderfolgenden Hautbiopsien. Laut den Ergebnissen konnte die KI invasives Melanom und Melanom in situ mit einer Sensitivität von 93 % und einer Spezifität von 91 % richtig identifizieren.

Die Studie validierte eine multizentrische retrospektive Studie von 12.784 Bildern, die auf der Internationalen Konferenz für ComputerVision 2021 präsentiert werden soll.

Dr. Kiran Motaparthi ist Direktor der Dermatopathologie und klinischer Associate Professor der Dermatologie an der University of Florida.

“Die Leistung von Proscias Technologie bei der Erkennung von Melanom und anderen bösartigen Hauterkrankungen ist beeindruckend”, sagte Dr. Motaparthi. “Dies ist eine aufregende Entwicklung, da Pathologen zunehmend nach neuen Quellen von Wert durch künstliche Intelligenz suchen.”

Weitere Forschung zu KI in der Dermatopathologie

Proscia führt auch weitere Forschungen zu den möglichen Vorteilen von KI in der Dermatologie durch, einschließlich der Möglichkeit, Patienten schneller Ergebnisse zu liefern. KI kann so konzipiert werden, dass sie Melanom automatisch identifiziert und Pathologen auf Hochrisikofälle aufmerksam macht, was zu früheren Diagnosen führen kann. Eine solche Technologie könnte dazu beitragen, bestimmte Patienten zu priorisieren, wenn notwendig, und die Behandlung schneller beginnen zu lassen.

KI könnte auch eine konsistentere Diagnose von schwierigen Melanomfällen ermöglichen, da die Krankheit eine der schwierigsten zu diagnostizieren ist. Aufgrund dieser Schwierigkeit ist es wichtig, dass KI Melanom von harmlosen Nachahmern unterscheiden kann. KI könnte Pathologen unterstützen und die diagnostische Genauigkeit und die Patientenergebnisse verbessern.

Der dritte zusätzliche Forschungsbereich ist, wie KI die Laborproduktivität optimieren kann, um die Rentabilität zu verbessern. KI kann Melanom und nicht-melanomale Hautkrebs klassifizieren und unterscheiden, was angesichts der Tatsache, dass in den Vereinigten Staaten jedes Jahr mehr als 15 Millionen Biopsien durchgeführt werden, von entscheidender Bedeutung ist. Dies würde es Labors ermöglichen, die Verteilung von Fällen unter Spezialisten und Nicht-Spezialisten zu optimieren, was zu Effizienzgewinnen und der Verarbeitung von mehr Fällen führen würde.

Julianna Ianni, Ph.D., ist Vice President of AI Research & Development bei Proscia.

“Proscias Technologie stellt einen bedeutenden Fortschritt in unserer Arbeit auf dem Gebiet der Hautpathologie dar”, sagte Ianni. “Unsere KI identifiziert nicht nur Melanom, eine schwierige Diagnose, sondern berücksichtigt auch den hohen Grad an Variationen der Krankheit, um die Grenzen des Deep Learning in der Medizin zu erweitern. Damit bietet sie großes Potenzial, um Pathologen zu helfen, schneller und konsistentere Diagnosen zu liefern und die Patientenergebnisse zu verbessern.”

Proscia DermAI-Anwendung

Diese neuen Entwicklungen bauen auf der DermAI-Anwendung des Unternehmens auf, die auf der Concentriq-Plattform für digitale Pathologie verfügbar ist. Die Anwendung bietet eine KI-basierte Klassifizierung für jeden Hautfall, was die Effizienz und Qualität steigert.

In einer der umfassendsten Studien, die jemals durchgeführt wurden, zeigte DermAI eine beeindruckende Leistung und wird kontinuierlich validiert und bereitgestellt. Proscia arbeitet mit einigen der führenden akademischen und kommerziellen Labore wie LabPON, Johns Hopkins School of Medicine, Unilabs, University Medical Center Utrecht und University of California, San Francisco zusammen.

Julianna Ianni und ihre Mitarbeiter Dr. Kiran Motaparthi und Dr. Jason Lee werden am 9. November ein Webinar veranstalten.