Kunstmatige intelligentie (AI) zorgt voor een revolutie in de gezondheidszorg, en dermatologie is daarop geen uitzondering. Een van de belangrijkste toepassingen van AI in de dermatologie is de diagnose van huidkanker. AI-algoritmen kunnen medische beelden analyseren, zoals foto's van huidlaesies, en nauwkeurige diagnoses stellen met een hoge gevoeligheid en specificiteit. Hier zijn enkele manieren waarop AI helpt bij het diagnosticeren van huidkanker:

Computerondersteunde diagnosesystemen (CAD):

AI-aangedreven CAD-systemen helpen dermatologen bij het interpreteren van beelden van huidlaesies. Deze systemen analyseren beelden, identificeren verdachte patronen of kenmerken en geven een waarschijnlijkheidsscore voor maligniteit. CAD-systemen fungeren als een second opinion en helpen dermatologen om goed geïnformeerde beslissingen te nemen en prioriteit te geven aan urgente gevallen.

Dermoscopie beeldanalyse:

Dermoscopie, ook wel dermatoscopie genoemd, is een niet-invasieve techniek die gebruik maakt van vergroting en gepolariseerd licht om huidlaesies gedetailleerder te onderzoeken. AI-algoritmen kunnen dermoscopiebeelden analyseren, subtiele patronen en kleuren detecteren die onzichtbaar zijn voor het blote oog, en een inschatting geven van de waarschijnlijkheid van een maligniteit.

Teledermatologie en diagnose op afstand:

AI maakt teledermatologie mogelijk, waardoor patiënten op afstand beelden van hun huidlaesies naar dermatologen kunnen sturen. Dit elimineert de noodzaak van persoonlijke bezoeken, vooral voor patiënten in landelijke of achtergestelde gebieden of mensen met mobiliteitsproblemen. AI-algoritmen kunnen de teledermatologische beelden analyseren en voorlopige diagnoses stellen, waardoor tijdige en toegankelijke consultaties mogelijk zijn.

Laesiesegmentatie:

AI-algoritmen kunnen huidlaesies van de omliggende gezonde huid nauwkeurig in afbeeldingen segmenteren. Dit is met name handig in gevallen waarin de laesies onregelmatige randen hebben of opgaan in de omringende huid, waardoor visuele beoordeling moeilijk wordt. Nauwkeurige segmentatie helpt bij een betere analyse en diagnose van huidkanker.

Integratie met elektronische medische dossiers (EPD):

AI-gestuurde dermatologiesystemen kunnen worden geïntegreerd met EPD’s, waardoor patiëntgegevens, medische geschiedenis en eerdere diagnoses naadloos kunnen worden gedeeld. Hierdoor kunnen dermatologen beter geïnformeerde beslissingen nemen omdat ze toegang hebben tot uitgebreide informatie over de medische achtergrond van de patiënt.

Vroege detectie en screening:

AI-algoritmen kunnen worden gebruikt om grote hoeveelheden huidbeelden te analyseren, waardoor huidkanker vroegtijdig kan worden opgespoord in een beter behandelbaar stadium. Screeningprogramma's voor huidkanker, mogelijk gemaakt door AI, kunnen verdachte laesies identificeren die mogelijk verder onderzoek door een dermatoloog vereisen.

Ondanks de veelbelovende toepassingen van AI bij het diagnosticeren van huidkanker, is het belangrijk op te merken dat AI-systemen niet bedoeld zijn om dermatologen te vervangen, maar eerder om hen te helpen bij hun besluitvorming. De klinische expertise van dermatologen, samen met de analytische mogelijkheden van AI, kan resulteren in verbeterde diagnostische nauwkeurigheid en patiëntresultaten.