Dermatologische Diagnostik im Wandel

Die Kombination klassischer Bildgebungsverfahren mit künstlicher Intelligenz (KI) verändert die dermatologische Diagnostik grundlegend. Digitale Dermatoskopie erlaubt durch sequenzielle Bildaufnahmen die zeitliche Verlaufskontrolle und erkennt mithilfe von Convolutional Neural Networks kleinste morphologische Veränderungen. KI-gestützte Scores wie der DEXI-Score bewerten Läsionen anhand von Farbe, Form und Größe. 3D-Ganzkörperscanner erfassen die gesamte Hautoberfläche und ermöglichen eine objektive Verlaufskontrolle bei Hautkrebsscreenings oder entzündlichen Dermatosen. Die konfokale Laserscanmikroskopie erlaubt in vivo und ex vivo eine hochauflösende Bildgebung und liefert optische Schnitte mit bis zu 1 μm lateraler Auflösung. Erste Deep-Learning-Modelle erkennen Tumormuster wie beim Basalzell- oder Plattenepithelkarzinom und ermöglichen automatisierte, reproduzierbare Segmentierungen zur intraoperativen Randkontrolle. Die optische Kohärenztomographie (OCT) stellt oberflächliche Hautveränderungen schichtweise dar und erlaubt die differenzierte Beurteilung von Läsionen, z. B. bei Basalzellkarzinom, aktinischen Keratosen oder Psoriasis. Die Line-field-OCT (LC-OCT) kombiniert hohe Auflösung mit Eindringtiefe und ermöglicht zelluläre Darstellung. KI segmentiert automatisch Hautschichten und Zellkerne, unterstützt die Atypiebeurteilung und visualisiert die Wahrscheinlichkeit von Tumornestern. Durch die Kombination aus menschlicher Expertise und KI-Assistenz wird die diagnostische Genauigkeit erhöht, während gleichzeitig die Effizienz in der Behandlungsplanung und bei Verlaufskontrollen gesteigert wird.