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Studie zeigt Unterschiede bei der Diagnose je nach Hautton

von NFI Redaktion

Ärzte in einer umfassenden Studie bewerteten digitalisierte Bilder, die Hautkrankheiten in verschiedenen Hauttönen zeigten. Bei der Beurteilung der Diagnosen lag die Genauigkeit der Dermatologen bei 38 % und die der Hausärzte bei 19 %. Nach Einführung eines Deep-Learning-Systems (DLS) stieg die diagnostische Genauigkeit bei Dermatologen um 33 % und bei Hausärzten um 69 %, wie multizentrische Studienergebnisse zeigen.

Die Forscher stellten fest, dass Krankheiten bei dunkler Haut (Fitzpatrick-Hauttypen 5 und 6) weniger genau diagnostiziert wurden als bei heller Haut (Fitzpatrick-Hauttypen 1–4). Diese Diskrepanz trägt zu einem wachsenden Bewusstsein für Unterschiede in der diagnostischen Genauigkeit bei verschiedenen Hauttönen von Patienten bei.

Die Forscher, unter der Leitung von Dr. Matthew Groh von der Kellogg School of Management der Northwestern University, betonten, dass die Ergebnisse auf eine geringere diagnostische Genauigkeit von Medizinern bei Bildern dunkler Haut im Vergleich zu heller Haut hinweisen.

Die Studie umfasste 389 staatlich geprüfte Dermatologen und 450 Hausärzte in 39 Ländern. Sie wurden gebeten, 364 Bilder von 46 Hautkrankheiten zu bewerten. Die diagnostische Genauigkeit betrug 38 % bzw. 19 % für Dermatologen und Hausärzte. Beide Gruppen waren bei der Diagnose von Bildern dunkler Haut um 4 Prozentpunkte weniger genau.

Die Einführung von DLS führte zu einer Steigerung der diagnostischen Genauigkeit um 33 % bei Dermatologen und um 69 % bei Hausärzten. Allerdings traten bei der Unterstützung von DLS durch Hausärzte größere Verbesserungen bei der Genauigkeit von Diagnosen für helle Hauttöne auf.

In einer Pressemitteilung zur Studie betonte Dr. Groh die Notwendigkeit, unterrepräsentierte Bevölkerungsgruppen in die Forschung einzubeziehen und KI-Systeme aufzubauen, um systematische Fehler in der Diagnose von Hautkrankheiten zu vermeiden.

Die Studie zeigt, dass Ärzte möglicherweise weiterführende Schulungen zur Diagnose von Hautkrankheiten bei Menschen mit dunklerer Haut benötigen. Die Ergebnisse liefern wichtige Erkenntnisse über Unterschiede in der diagnostischen Genauigkeit bei verschiedenen Hauttönen, zeigen aber auch, dass KI-Unterstützung möglicherweise Unterschiede bei Laien verstärken kann.

Die Studie wurde durch Mitglieder des MIT Media Lab-Konsortiums und den Harold Horowitz Student Research Fund finanziert. Einige der Studienautoren haben Interessenkonflikte angegeben.

Dieser Artikel erschien ursprünglich auf MDedge.com im Rahmen des Medscape Professional Network.

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