Aimilios Lallas,(1) Konstantinos Liopyris,(2) Zoe Apalla,(3) Elvira Moscarella,(4) Gabriella Brancaccio,(4) Alexander Stratigos,(2) Giuseppe Argenziano,(4)
1 Erste Abteilung für Dermatologie, Medizinische Fakultät, Fakultät für Gesundheitswissenschaften, Aristoteles-Universität, Thessaloniki, Griechenland
2 Erste Abteilung für Dermatologie, Nationale und Kapodistrias-Universität Athen, Medizinische Fakultät, Andreas-Sygros-Krankenhaus, Athen, Griechenland
3 Zweite Abteilung für Dermatologie, Medizinische Fakultät, Fakultät für Gesundheitswissenschaften, Aristoteles-Universität, Thessaloniki, Griechenland
4 Dermatologische Abteilung, Universität Kampanien L. Vanvitelli, Neapel, Italien
Einleitung
Mehrere Leserstudien haben gezeigt, dass die auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Analyse Bilder von gutartigen und bösartigen Hauttumoren mit einer Genauigkeit klassifizieren kann, die mit der menschlicher Leser vergleichbar oder sogar besser ist [1-3]. Obwohl nicht im klinischen Alltag getestet, ist die automatische Klassifizierung in den meisten verfügbaren Geräten für Ganzkörperfotografie (TBP) und digitale Dermatoskopie (DD) integriert. Dies bietet die Möglichkeit für eine erste Beurteilung der Leistungsfähigkeit im klinischen Alltag.
Falldarstellung
Wir untersuchten stichprobenartig die Leistung der automatisierten KI-Klassifizierung aller fotografierten Hautläsionen bei aufeinanderfolgenden Patienten, die sich im September 2025 über einen Zeitraum von einer Woche einer TBP und DD unterzogen. Kein Patient wurde von der Analyse ausgeschlossen, unabhängig vom Grund, der die Indikation für TBP und DD rechtfertigte.
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