Kunstig intelligens er god til at spotte hudkræft - men endnu bedre til at udelukke det

I otte ud af ti tilfælde kan en ny algoritme identificere en ondartet tumor i huden korrekt, og med endnu større præcision kan algoritmen frikende patienter med godartede tumorer.

Bortset fra basalcellekarcinom er den kunstige intelligens dog ikke god til at sætte navn på, hvilken type hudkræft der er tale om.

Det viser et komparativt studie af, hvordan henholdsvis algoritmen og en erfaren patolog diagnosticerer patienters hudlæsioner ud fra billeder optaget med forskellige billedanalyseteknikker. Resultaterne af studiet blev fremlagt af Christoffer Bertelsen og Tine Vestergaard fra Odense Universitetshospital ved hudkongressen Nordic Congress of Dermatology & Venereology, som for kort tid siden blev afholdt i København.

Mindre sikker mht. melanom

Forsøget inkluderede 156 patienter og 218 hudlæsioner, hvoraf 98 var ondartede og 120 godartede. Prøverne blev diagnosticeret af henholdsvis algoritmen og en histopatolog, og i tilfælde af uoverensstemmelse blev diagnosen endelig stadfæstet at to uafhængige og erfarne patologer. Prøverne var blindede, så patologerne ikke vidste, hvilket resultatet algoritmen var kommet frem til.

Ud af samtlige 98 ondartede prøver nåede den kunstige intelligens frem til den korrekte positive diagnose i 79,2 procent af tilfældene, hvilket udtrykker metodens sensitivitet. Specificiteten blev opgjort som andelen af korrekte negative diagnoser, der blev stillet for de 120 godartede prøver, og her var tallet 92,5 procent. Blandt prøver med basalcellekarcinom nåede algoritmen frem til netop denne diagnose med en sensitivitet på 78,9 procent og en specificitet på 98,7 procent.

Den kunstige intelligens var mindre sikker i sin diagnose af modermærkekræft med en sensitivitet på 52,4 procent samt i særdeleshed af hudkræfttyperne aktinisk keratose og spinocellulært karcinom, hvor sensitiviteten blot var henholdsvis 33,3 procent og 16,7 procent. For alle disse tre typer af hudkræft var specificiteten dog relativt høj med værdier mellem 94,9 procent og 97,6 procent.