Ze komen eraan: AI-modellen en beeldvormingsmodaliteiten die laesieverandering en maligniteitsrisico beoordelen. Ze helpen de dermatoloog om sneller en nauwkeuriger melanomen op te sporen en het aantal excisies van goedaardige laesies te verminderen.
In dit onderzoek, gedaan in Australië door een Nederlandse onderzoeker, is nagegaan in hoeverre AI-modellen het risico op maligniteit van laesies kunnen inschatten en in hoeverre deze modellen veranderingen in laesies kunnen opsporen. De AI-modellen waren ingebouwd in een systeem dat gebruikmaakt van driedimensionale total-body fotografie (3D-TBP) en ze zijn zowel afzonderlijk als gecombineerd getoetst.
Detail in beeld
Van 13 deelnemers met ten minste 1 histopathologisch bevestigd melanoom werden alle gepigmenteerde naevi ≥ 2mm vastgelegd. Dit is gebeurd met zowel 3D-TBP als dermoscopie voorafgaand aan excisie. De naevi werden beoordeeld op verandering door zowel een getrainde melanograaf als het AI-model. Alle laesies die met dermoscopie waren vastgelegd, werden beoordeeld met behulp van het AI-model voor maligniteitsrisico en vergeleken met de overeenkomende histopathologische diagnose. De geautomatiseerde scores voor laesieverandering en maligniteitsrisico werden zowel afzonderlijk als in combinatie geanalyseerd op hun nauwkeurigheid bij het voorspellen van maligniteit.
Nauwkeurige voorspeller
In totaal werden 2.286 naevi en 37 weggehaalde laesies (13 melanomen) geanalyseerd. De mediane laesieverandering varieerde aanzienlijk tussen individuen (0,0-0,7), waarbij hogere scores grotere verandering aangeven. De combinatie van AI-modellen en het aanpassen van de berekening op het unieke niveau van verandering per individu zou hebben geresulteerd in de excisie van 5/7 melanomen en het markeren van de overige 2 melanomen voor klinische beoordeling. Van de 14 weggehaalde laesies met bevestigde goedaardige histopathologie zouden er 3 zijn aanbevolen voor excisie en 3 voor klinische beoordeling, terwijl de excisie van 8 goedaardige laesies zou zijn voorkomen.
Beslishulp
De analyse van laesiebeelden met behulp van AI-modellen en multimodale beeldvorming ondersteunt de praktijkervaring dat de mate van laesieverandering tussen individuen varieert en dat verandering bij de ene persoon wijst op een maligniteit, en bij een andere persoon niet. De onderzoekers denken dan ook dat de aanvullende informatie uit de AI-modellen en multimodale beeldvorming dermatologen vooral kan ondersteunen bij het vroeg opsporen van melanoom en onnodige excisies kan voorkomen.
Bron: