Künstliche Intelligenz unterstützte Bewertung von pigmentierten Hautläsionen (NNCD)

Hintergrund

Das maligne Melanom (MM) ist ein tödlicher Krebs, der weltweit etwa 160.000 neue Fälle pro Jahr und 48.000 Todesfälle fordert [1]. Die Inzidenzrate für MM stieg zwischen 1950 und 2007 bei Männern um mehr als das 17-Fache (1,9 auf 33,5 pro 100.000) und um mehr als das 9-Fache bei Frauen (2,6 auf 25,3 pro 100.000) an [2]. Es wird geschätzt, dass 76.000 neue Fälle und 9.000 Todesfälle pro Jahr diagnostiziert werden (nur USA, 2017) [3]. Europäische Länder erbringen 22000/Jahr. Melanome im Stadium 4.

MM beginnt de novo bei etwa 70 % der Probanden mit einer kleinen oberflächlichen Hautläsion von 2 Millimetern oder mehr, die sich, wenn sie nicht diagnostiziert wird, zu einem Krebs im fortgeschritteneren Stadium entwickeln kann, gefolgt von einer stillen Ausbreitung der Lymphknoten und einer Invasion lebenswichtiger Organe wie der Leber und Gehirn. MM wird entweder durch direktes Eindringen in die Haut, die Breslow-Skala in mm, oder durch seine Beteiligung auf Hautebene, eine strukturelle Hautbeteiligung von Clark 1–5, inszeniert. Beide Bewertungsmethoden sind Prädiktoren für das Langzeitüberleben, das bei einer Breslow-Tiefe unter 1 mm nahezu unverändert ist und über das Clark-III-Stadium hinaus stark abnimmt. Daher ist die Früherkennung von Melanomen, die im Allgemeinen als kleines Melanom bezeichnet werden, von entscheidender Bedeutung.

Aktuelle Methoden der MM-Erkennung

Als diagnostische Mittel werden derzeit folgende unterschiedliche Methoden und diagnostische Mittel zum Nachweis des Hautmelanoms eingesetzt:

1. Visuelle Erkennung durch Asymmetrie, Rand, Farbe, Durchmesser und Entwicklung (ABCDE-Regel). Eine 30 Jahre alte Methodik, die immer noch läuft und bewertet: ABCDE. Es wird von einem Teil der US-Dermatologen verwendet, die ihren klinischen Fähigkeiten und Instinkten vertrauen [4]. Aufgrund ihrer angeborenen Komplexität und unzähligen Erkennungsmustern wird die Dermatoskopie durch Epilumineszenzmikroskopie von 60 % der Dermatologen, die keine Anwender sind, als ineffektiv angesehen und 30 % geben an, dass sie zeitaufwändig ist, was sie undurchführbar macht. Die oben genannte Regel wurde 2015 überarbeitet [5] und lehrt die Verwendung eines Durchmessers von mehr als 6 mm als Kriterium für die Melanomerkennung. Folglich trägt es nicht zur Früherkennung eines Melanoms bei, was lebensrettend sein könnte, da 70-80 % der Melanome de novo als kleine Melanome beginnen. Ein Versuch, die Durchmesserkriterien zu ändern, d. h. eine Verringerung des postulierten Durchmessers von 6 mm, führt zu einer erheblichen Verringerung der Sensitivität und Spezifität, wodurch der ABCDE für die Früherkennung von Melanomen unwirksam wird. Es wird geschlussfolgert, dass diese grundlegenden visuellen Kriterien, obwohl sie weit verbreitet sind, aufgrund ihrer angeborenen Kriterien, die die sich entwickelnden Melanome verfehlen, keine wirksame Präventionsmethode darstellen, da alle Melanome als kleine Melanome beginnen.

2. Die Epilumineszenzmikroskopie ist eine 65 Jahre alte Kunst, die als goldener Bewertungsstandard gilt. Es hängt stark von den Fähigkeiten und Kenntnissen des Diagnostikers ab. Die Epilumineszenzmikroskopie ist eine Brücke zwischen klinischer Beobachtung und histopathologischer Diagnose. Es ermöglicht die Visualisierung von Hautpigmenten bis hin zur papillären Dermis und verbessert die Nachweisempfindlichkeit und -spezifität. Die Analyse erfolgt durch einen Kliniker nach Dermatoskopieregeln [6], die auf einer komplizierten dermatoskopischen Musteranalyse beruhen.

   Die vollständige dermatoskopische Musteranalyse einer Läsion ist die Hauptrichtung der Diagnose. Jedes der dermatoskopischen Muster kann in Ausdehnung, Durchmesser, allgemeinem oder lokalem Erscheinungsbild divergieren oder sich als mehrere Muster mit unterschiedlichen Ausdrucksbereichen auf derselben Läsion entwickeln und die Diagnose über eine enzyklopädische Aufgabe hinaus machen.

   Aufgrund der Komplexität der dermatoskopischen Musteranalysemethode wurden verschiedene Modifikationen vorgeschlagen, wie z. B. eine vereinfachte ABCD-Regel, eine Zwischenbewertung mit 7 Regeln und eine Checkliste mit 11 Regeln. Die unzähligen Daten und ihre Interpretation veranlassen sogar Experten in der Dermatoskopie, Melanome mit einem relativ niedrigen Verhältnis von 5:1 bis 15:1 zu identifizieren, d.h. die Anzahl der Biopsien von gutartigen Läsionen, die durchgeführt werden, um die Diagnose eines Hautmelanoms zu stellen.

   Darüber hinaus gibt es Behauptungen, dass ein diagnostisches Zeichen empfindlicher sein könnte als andere Zeichen, ebenso wie das Kriterium eines hellbraunen strukturlosen Bereichs. Dermatologen scheitern häufig bei der Diagnose eines frühen kleinen Melanoms, das die kritische Wachstumsphase des Tumors und die wirksamste Prävention darstellt.

3. Die visuelle Erkennung durch zeitliche Ganzkörperfotografie ist eine noch nicht standardisierte Methodik, ein zeitaufwändiges und patientenintensives Verfahren. Es verwendet die menschliche Vergleichsbewertung und ist während der Durchführung der Messung aufgrund von Beleuchtung, Hintergrund und Kameraposition Verzerrungen des Pixelfotos ausgesetzt. Die zusätzliche Patientenbeurteilung durch künstliche Intelligenz, eine Analyse, die auf einer Computerauswertung verschiedener kolorimetrischer und geometrischer Parameter einer Läsion in Echtzeit basiert, bietet nur einen begrenzten Vorteil und liefert manchmal mehr falsch positive Ergebnisse im Vergleich zu unerfahrenen oder sogar erfahrenen Klinikern.
4. Multispektrometrie-Geräte, die Messungen von Melanin, Kollagen und Hämoglobin unter weiterer Verwendung von Bildanalysen liefern, verleihen der Epilumineszenz-Mikroskopie keinen Vorteil. Obwohl sie eine höhere Sensitivität aufweisen, liegen die Spezifitäten dieser Methoden deutlich unter denen der einfachen Epilumineszenz-Mikroskopie in Bezug auf die Melanom-Identifikationsrate.
5. Konfokale Rastermikroskopie, ein Verfahren, das einen Laser mit geringer Leistung für eine 3D-Bildgebung verwendet. Ein wirksames Mittel zur Diagnose. Die Verwendung dieser Methodik ist jedoch durch ihre hohen Kosten, eine verlängerte (6 Monate) Lernkurve von 2000–4000 Bildern und die Anforderung an hochspezialisiertes und geschultes Personal begrenzt, da diese Methodik stark Artefakten ausgesetzt ist.
6. Experimentelle in der Entwicklung befindliche Methoden: wie Elektrische Impedanzspektroskopie, Optische Kohärenztomographie, Hochfrequenz-Ultraschall, Laser-Doppler-Perfusionsbildgebung, Dynamische Wärmebildgebung, Photoakustische Mikroskopie, die weiterentwickelt und erprobt werden sollen.

Klinische Anforderungen

Es ist wünschenswert, eine neue nicht-invasive Methodik zu identifizieren, die dies tun wird

1. Verbessern Sie die Sensitivität der Diagnose pigmentierter Hautläsionen, wie dysplastische Nävi, Spitz-Nävi und MM
2. Identifizieren Sie kleine MM,
3. Erhöhen Sie die Spezifität der zu biopsierenden Läsionen
4. Nicht-invasive schnelle Technologie.

Gang und gäbe sein

Üblicherweise wird ein Patient von einem Arzt untersucht, entweder aufgrund einer Hautläsionsbeschwerde oder, bei Hochrisikopatienten, aufgrund einer Vorladung zu einem regelmäßigen Besuch.

Nur einige der Dermatologen wenden die Dermatoskopie an oder sind in deren Anwendung geübt, da sie zeitaufwändig erscheinen mag. Es gibt keinen internationalen Standard für den Qualifikationsgrad. Auch ein goldenes Standard-Lehrbuch der Dermatoskopie existiert nicht.

Bei Erkennen einer verdächtigen Läsion wird der Patient zur Biopsie an einen Chirurgen überwiesen.

Wie kürzlich überprüft und im Hinblick auf das oben Erwähnte nimmt die Inzidenz von Melanomen weiter zu. Alle gegenwärtigen Methoden diagnostizieren Melanome üblicherweise nicht in einem frühen Stadium, und die Epilumineszenzmikroskopie ist stark benutzerabhängig und verfehlt üblicherweise die Diagnose. Frühe Exzision ist die einzige Strategie, um die mit Melanomen verbundene Todesrate zu reduzieren. Die unnötige Exzision gutartiger Läsionen erhöht die Morbidität und erhöht die Gesundheitskosten im Zusammenhang mit dem Melanom-Screening, was zu empfohlenen Einschränkungen eines Ganzkörper-Screenings von Surgeon General (2016) führt und die Wirksamkeit eines solchen Screenings in Frage stellt.

Angesichts des erwarteten Anstiegs der Melanominzidenz auf 1:15 innerhalb der nächsten 15 Jahre ist der Bedarf an einer stärker systematisierten Methodik und Systematik offensichtlich. Ein neues Gerät, das in der Lage ist, das Zeitfenster von dysplastischem Nävus bis hin zu kleinen Melanomen zu erfassen, ist für die heutigen Gesundheitssysteme von großem Nutzen.

Primäre Studienziele

• Eine Sensitivität von mindestens 75 % für Klassifikator-Ergebnisse im Vergleich zur Biopsie-Sensitivität ist der Prozentsatz korrekt diagnostizierter dysplastischer Nävi, Spitz-Nävi oder Melanome. [Bezeichnet als Sicherheitsproblem: Nein].
• Eine Sensitivität von mindestens 85 % für eine Modified Classifier Technology (MCT) ergibt sich im Vergleich zur Biopsie. Sensitivität ist der Prozentsatz korrekt diagnostizierter dysplastischer Nävi, Spitz-Nävi oder Melanome. [ Als Sicherheitsproblem bezeichnet: Nein ]
• Eine Spezifität von mindestens 33 % für Klassifikatorergebnisse im Vergleich zur Biopsie. Spezifität ist der Prozentsatz korrekt identifizierter dysplastischer Nävi, Spitz-Nävi oder Melanome. [ Als Sicherheitsproblem bezeichnet: Nein ]
• Eine Spezifität von mindestens 33 % für MCT-Ergebnisse im Vergleich zur Biopsie. Spezifität ist der Prozentsatz korrekt identifizierter dysplastischer Nävi, Spitz-Nävi oder Melanome. [ Als Sicherheitsproblem bezeichnet: Nein ]

Sekundäre Studienziele

• Der positive prädiktive Wert von MCT im Vergleich zum Biopsieergebnis [Bezeichnet als Sicherheitsaspekt: ​​Nein]
• Der negative Vorhersagewert von MCT, [Bezeichnet als Sicherheitsproblem: Nein]
• Die Falsch-Positiv-Rate von MCT, [Bezeichnet als Sicherheitsproblem: Nein ]
• Die Falsch-Negativ-Rate von MCT, [Bezeichnet als Sicherheitsproblem: Nein]
• Der Unterschied zwischen zwei Dermoskopen, [ Als Sicherheitsproblem bezeichnet: Nein ]
• Der positive prädiktive Wert des Klassifikators im Vergleich zum Biopsieergebnis [Bezeichnet als Sicherheitsproblem: Nein]
• Der negative Vorhersagewert des Klassifikators, [Bezeichnet als Sicherheitsproblem: Nein ]
• Die Falsch-Positiv-Rate des Klassifikators, [Bezeichnet als Sicherheitsproblem: Nein ]
• Die Falsch-Negativ-Rate des Klassifikators, [Bezeichnet als Sicherheitsproblem: Nein ]
• Klinische Entscheidung Sensitivitäts- und Spezifitätsraten.