Mainz (ots) –
Mit dem fortschreitenden Einzug künstlicher Intelligenz in die Medizin revolutioniert die Dermatologie Quist die Hautkrebsvorsorge. Unter der Leitung von Prof. Dr. Dr. Sven Quist und Dr. Jennifer Quist setzt die Praxis auf hochmoderne KI-Technologien, um die Diagnose von Hautkrebs zu präzisieren und zu beschleunigen. Dieser Artikel beleuchtet, wie KI die Früherkennung verbessert, welche technischen Innovationen zum Einsatz kommen und welche Vorteile sich daraus für Patientinnen und Patienten ergeben.
Die Früherkennung von Hautkrebs spielt eine entscheidende Rolle bei der Vermeidung schwerwiegender gesundheitlicher Folgen. Trotz des Bewusstseins für die Bedeutung regelmäßiger Hautuntersuchungen stoßen Patienten oft auf mangelnden Zugang zu qualifizierten Dermatologen oder lange Wartezeiten für Untersuchungen. Dazu kommt die Angst vor einer Krebsdiagnose, die viele Menschen davon abhält, Vorsorgeuntersuchungen wahrzunehmen. „Die Konsequenzen des Zögerns können gravierend sein. Eine späte Diagnose erhöht das Risiko einer Krebsentstehung mit nachfolgender Metastasierung erheblich“, warnt Prof. Dr. Dr. Sven Quist, leitender Arzt bei der Dermatologie Quist.
„Dank KI können wir präzisere Diagnosen anbieten“, ergänzt Dr. Jennifer Quist, ebenfalls leitende Ärztin bei der Dermatologie Quist. Diese Technologie basiert auf Deep Learning und einem umfangreichen Datensatz an Hautbildern, wodurch charakteristische Merkmale von Hautmalen für das Vorliegen von Hautkrebs effizient identifiziert werden. Das Konzept der Dermatologie Quist zielt darauf ab, durch den Einsatz von KI die Früherkennungsrate zu erhöhen und unnötige operative Eingriffe bei unauffälligen Hautmalen zu vermeiden. Die Erfahrung zeigt, dass KI-gestützte Diagnoseverfahren das Potenzial haben, die Patientenversorgung signifikant zu verbessern.
ABCDE-Regel – Der Leitfaden für die Selbstuntersuchung
Eine regelmäßige Selbstuntersuchung kann frühzeitig auf Risiken aufmerksam machen und ist ein wichtiger Schritt in der Prävention von Hautkrebs. Die ABCDE-Regel bietet eine einfache Methode zur Selbstüberwachung von Hautveränderungen. Asymmetrie, Begrenzung, Colour, Durchmesser und Erhabenheit sind Schlüsselindikatoren, die auf potenziell bösartige Hautveränderungen hinweisen können. Das maligne Melanom, der sogenannte „schwarze Hautkrebs“, kann sich mit geschultem Auge anhand folgender Symptome erkannt werden:
– A – Asymmetrie: Der Hautfleck hat eine ungleichmäßige Form und Farbe.
– B – Begrenzung: Der Fleck hat verwaschene oder ausgefranste Konturen.
– C – Colour: Es tauchen unterschiedliche Färbungen auf, zum Beispiel Rosa, Grau oder Schwarz.
– D – Durchmesser: Der Fleck überschreitet an der breitesten Stelle 5 Millimeter oder hat eine Halbkugelform.
– E – Erhabenheit: Der Fleck ragt mehr als einen Millimeter über die Hautoberfläche. Insbesondere sollte aufgepasst werden, wenn er vorher flach war und sich an dieser Stelle noch die Farbe verändert hat.
Präzise Diagnosen dank Deep Learning
Das eigene Bewusstsein für die Hautkrebsvorsorge ist essenziell. Doch nicht immer lässt sich das Hinzuziehen eines Experten vermeiden, so etwa zur regelmäßigen Kontrolle durch einen spezialisierten Arzt oder bei einem konkreten Verdacht. Künstliche Intelligenz ermöglicht es Dermatologen nun, die Untersuchung für den Patienten effizienter und durch Vergleich mit standardisierten Voraufnahmen noch früher zu erkennen.
Die Verwendung von Deep Learning in der Hautkrebsdiagnostik bietet eine nie dagewesene Präzision: Dieser Ansatz ermöglicht es KI-Systemen, riesige Mengen an Daten zu verarbeiten, um Muster und Zusammenhänge zu erlernen, die für das menschliche Auge schwer erkennbar sind. Indem die KI auf eine umfangreiche Datenbank mit Bildern von Hautläsionen zugreift, diese mit dem zu beurteilenden Mal eines Patienten vergleicht, kann sie dadurch Muster aufzeigen, die selbst erfahrenen Dermatologen verborgen bleiben könnten.
Vorteile des Automatischen Totalen Bodymappings
Eine weitere Neuerung bringt die KI mit der Erstellung einer kompletten Bildaufnahme des Körpers – diese Methode nennt sich Automatisches Totales Bodymapping (ATBM). Es wird eine Art „Landkarte“ von Hautmalen des Körpers erstellt, die es wiederum ermöglicht, Veränderungen an Anzahl und Größe der Male schnell zu erkennen. Nicht selten ist bereits eine schnelle Größenzunahme oder ein Neuauftreten eines sehr dunklen oder rötlichen Hautmals im höheren Lebensalter ein Hinweis auf Hautkrebs.
Diese frühzeitige Erkennung ist entscheidend, da sie die Behandlungsoptionen erweitert und die Prognose für den Patienten verbessert. Die Kombination aus der Expertise erfahrener Dermatologen und der analytischen Leistungsfähigkeit der KI führt zu einer Diagnostik, die schneller, genauer und weniger invasiv ist als je zuvor.
Darüber hinaus minimiert der Einsatz von KI das Risiko von Fehldiagnosen und unnötigen Eingriffen, was nicht nur die körperliche und emotionale Belastung der Patienten reduziert, sondern auch die Effizienz des Gesundheitssystems insgesamt steigert. Mit Techniken wie diesen bietet die Dermatologie Quist zukunftsweisende Verfahren, die eine ganzheitliche Betrachtung der Hautgesundheit ermöglichen.
Vorteile einer direkten Mikroskopie von Hautmalen mit Laser
Zeigt sich ein Hautmal in der optischen Analyse unter Verwendung von Deep Learning auffällig, kann bei Dermatologie Quist eine Mikroskopie mittels Laserscan gemacht werden. Dies ermöglicht die Haut bis zu einer Tiefe von 0,4 mm zu analysieren und sich das ganze Hautgewebe mit den einzelne Zellen anzusehen, entweder als zwei- oder dreidimensionale Struktur. KI-gestützt können bösartige Hautzellen entdeckt werden.. Das Mikroskop wird schmerzfrei direkt auf die Haut aufgesetzt und die Haut gescannt. Damit kann die Notwendigkeit entfallen, zusätzlich noch eine Hautprobe für die pathologische Analyse entnehmen zu müssen.
Vorteile einer elektronischen Vermessung von Hautmalen
Zusätzlich zur den genannten Analysemethoden kann auch eine elektrische Analyse von Hautmalen darüber Auskunft geben, ob ein Hautkrebs vorliegt oder nicht. Mittels elektronischer Impedanzspektroskopie werden bei Dermatologie Quist elektronische Signale durch ein Hautmal gesendet. Das Elektrodensystem reagiert auf Veränderungen der Zellstruktur, der Zellausrichtung, der Zellgröße sowie des Zelltyps und analysiert KI gestützt diese elektronischen Informationen aus unterschiedlichen Tiefen der Haut, was die optische Information nicht leisten kann. Es erlaubt damit eine zusätzliche Beurteilung von auffälligen Hautmalen.
Wollen auch Sie in Sachen Hautkrebs auf Nummer Sicher gehen und sich bestens beraten und untersuchen lassen? Melden Sie sich jetzt bei den Experten der Dermatologie Quist (https://dermatologie-quist.de/), vereinbaren Sie einen Termin und gehen Sie den ersten Schritt in Richtung Hautkrebsvorsorge! Selbst erste gesetzliche Krankenkassen übernehmen das Automatische Totale Bodymapping im Rahmen des Spezialprogramms Hautkrebsscreening Plus des Gesundheitsverband Nord.
Pressekontakt:
Prof. Dr. Dr. Sven Quist und Dr. Jennifer Quist
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