Neue Studie: Algorithmus verbessert die Erkennung von aggressivem Basalzellkarzinom im Gesicht

BerlinEin Algorithmus unterstützt Ärzte dabei, aggressive Basalzellkarzinome (BCC) im Gesicht zu erkennen. Dies geht aus einer Studie der Universität Göteborg hervor. BCC ist die häufigste Hautkrebsart und die Fallzahlen nehmen weltweit zu. Obwohl dieser Krebs selten metastasiert, kann er ernste Probleme verursachen, wenn er nicht rasch behandelt wird. Eine frühzeitige Erkennung von hochrisiko BCC ermöglicht Patienten eine schnelle und optimale Behandlung.

In einer Studie wurden klinische und dermoskopische Bilder von fast 300 Patienten verwendet. Sechs erfahrene Dermatologen analysierten diese Bilder. Ihre Erkenntnisse halfen dabei, einen Algorithmus zu entwickeln, der zwischen niedrig- und hochgradigen BCC-Typen unterscheiden kann.

Anzeichen für eine aggressive Basalzellkarzinom (BCC) können eine unebene Oberfläche, unscharfe Ränder, ein helles Hautareal und feine Blutgefäße in den Geschwüren sein.

Der Algorithmus erkennt die meisten hochriskanten BCCs zuverlässig und liegt oft richtig, wenn er das Vorhandensein eines BCC meldet.

Hannah Ceder, Doktorandin und Fachärztin, betont die Bedeutung dieses Instruments. Sie führt Mohs-Chirurgie durch und hat festgestellt, dass sie äußerst wirksam bei der Behandlung von Hochrisiko-Basaliomen ist. Diese Operation entfernt den gesamten Tumor, während das gesunde Gewebe erhalten bleibt. Während des Eingriffs untersuchen Pathologen das Gewebe, um sicherzustellen, dass der gesamte Krebs entfernt wurde.

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Traditionelle Operationen entfernen manchmal nicht alle Teile eines Tumors, insbesondere bei aggressiven Formen des Basalzellkarzinoms (BCC). Dies kann mehrere Eingriffe erforderlich machen, was das Risiko für den Patienten und die Erholungszeit erhöht. Der Algorithmus könnte helfen, indem er identifiziert, welche Tumoren sofort eine Mohs-Chirurgie benötigen.

Diese innovative Methode ist spannend, weil sie Ärzten hilft, gefährliche Tumore vor einer Operation zu identifizieren. Sie zeigt, welche Tumore mit einer regulären Operation entfernt werden können und welche eine spezielle Behandlung benötigen. Der Einsatz dieser Methode in Krankenhäusern könnte die Gesundheit der Patienten erheblich verbessern.

Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen gewinnt zunehmend an Bedeutung und trägt zur Verbesserung von Diagnose und Behandlung bei. Solche Algorithmen zeigen, wie Technologie medizinisches Fachpersonal bei besseren Entscheidungen unterstützen kann. Dies ist ein Beispiel dafür, wie KI in der medizinischen Praxis zum Nutzen der Patientenversorgung eingesetzt werden kann.

Der nächste Schritt besteht darin, diesen Algorithmus unter realen Bedingungen zu testen. Forscher müssen ihn in alltäglichen klinischen Umgebungen ausprobieren, um zu überprüfen, ob er gut funktioniert. Wenn dies der Fall ist, wird der Algorithmus äußerst nützlich bei der Behandlung von BCC sein.