09. Februar 2022

Neuer Algorithmus klassifiziert Hautkrankheiten

Dermatologinnen und Dermatologen klassifizieren Hautkrankheiten in der Regel auf der Grundlage mehrerer Datenquellen. Ein internationales Forschungsteam hat nun einen Algorithmus entwickelt, der durch ein neues Verfahren der Datenfusion Hautkrankheiten genauer als bisherige Algorithmen klassifiziert. 1

Lesedauer: ca. 2 Minuten

Redaktionelle Bearbeitung: Dr. Linda Fischer

Deep-Learning-Algorithmen können die Klassifizierung verschiedener Hautveränderungen unterstützen, indem sie alle Informationen zusammenführen und auswerten. Um bereits existierende Lernalgorithmen in der Klinik anwenden zu können, müssen diese jedoch weiter verbessert werden, um eine höhere Genauigkeit bei der Diagnose zu erreichen.

Neues Datenfusionsverfahren verbessert die Diagnosegenauigkeit

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  • „Multi-modal“ – Mehrere Datenmodalitäten: Der Lernalgorithmus integriert drei verschiedene Datentypen: in der Klinik aufgenommene Fotos, mikroskopische Bilder der verdächtigen Hautläsion und Metadaten der Patientinnen und Patienten.
  • „Multi-label“ – Mehrere Hauterkrankungen: Die Forschenden trainierten den Algorithmus zur Unterscheidung fünf verschiedener Kategorien von Hautveränderungen.
  • „Multi-stage“ – Mehrere Stufen: Der neue Algorithmus fügt zunächst die verfügbaren Bilddaten und dann die Metadaten der Patientin oder des Patienten zusammen. Dieser zweistufige Prozess ermöglicht eine Gewichtung der Bilddaten und Metadaten beim Entscheidungsprozess des Algorithmus. Dadurch unterscheidet sich FusionM4Net deutlich von bisherigen Algorithmen auf diesem Gebiet, die alle Daten auf einmal zusammenführen.

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Auf dem Weg zur klinischen Anwendung

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  1. Neuer Algorithmus klassifiziert Hautkrankheiten; idw-online; 09.02.2022.

Bildquelle: © gettyImages/Prostock-Studio

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