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Beobachterunabhängige Bewertung des von Psoriasis betroffenen Gebiets durch maschinelles Lernen – Meienberger – 2020 – Zeitschrift der Europäischen Akademie für Dermatologie und Venerologie

Dies ist ein automatisch übersetzter Artikel. Er kann nur einer groben Orientierung dienen. Das Original gibt es hier: Wiley: Journal of the European Academy of Dermatology and Venereology: Table of Contents

Hintergrund

Die Beurteilung des Schweregrads der Psoriasis ist stark beobachterabhängig, und objektive Bewertungsinstrumente fehlen weitgehend. Die zunehmende Zahl von Patienten, die sehr teure Therapien erhalten, die nur für mittelschwere bis schwere Psoriasis erstattet werden, motiviert zur Entwicklung qualitativ hochwertigerer Bewertungsinstrumente.

Zielsetzung

Etablierung einer genauen und objektiven Psoriasis-Bewertungsmethode basierend auf der Segmentierung von Bildern nach maschineller Lerntechnologie.

Methoden

In dieser retrospektiven, nicht-interventionellen, einfach zentrierten, interdisziplinären Studie zur diagnostischen Genauigkeit wurden 259 standardisierte Fotos von kaukasischen Patienten bewertet und typische psoriatische Läsionen markiert. Zweihundertdrei davon wurden verwendet, um einen Bewertungsalgorithmus zu trainieren und zu validieren, der dann an den verbleibenden 56 Fotos getestet wurde. Die Ergebnisse der Algorithmusbewertung wurden mit dem manuell markierten Bereich sowie mit dem von ausgebildeten Dermatologen bestimmten betroffenen Bereich verglichen.

Ergebnisse

Die Algorithmusbewertung erreichte in 77% der Bilder eine Genauigkeit von mehr als 90% und unterschied sich im Durchschnitt um 5,9% von manuell markierten Bereichen. Der Unterschied zwischen vom Algorithmus vorhergesagten und auf Fotos basierenden geschätzten Bereichen durch Ärzte betrug durchschnittlich 8,1%.

Fazit

Die Studie zeigt das Potenzial der evaluierten Technologie. Im Gegensatz zum Psoriasis Area and Severity Index (PASI) ermöglicht er eine objektive Bewertung und sollte daher als alternative Methode zur Beurteilung durch den Menschen weiterentwickelt werden.

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