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Wei ML, Tada M, So A, Torres R. Artificial intelligence and skin cancer. Front Med (Lausanne) 2024; 11:1331895. [PMID: 38566925 PMCID: PMC10985205 DOI: 10.3389/fmed.2024.1331895] [Citation(s) in RCA: 0] [Impact Index Per Article: 0] [Reference Citation Analysis] [Abstract] [Key Words] [Track Full Text] [Figures] [Journal Information] [Subscribe] [Scholar Register] [Received: 11/01/2023] [Accepted: 02/26/2024] [Indexed: 04/04/2024] Open
Abstract
Artificial intelligence is poised to rapidly reshape many fields, including that of skin cancer screening and diagnosis, both as a disruptive and assistive technology. Together with the collection and availability of large medical data sets, artificial intelligence will become a powerful tool that can be leveraged by physicians in their diagnoses and treatment plans for patients. This comprehensive review focuses on current progress toward AI applications for patients, primary care providers, dermatologists, and dermatopathologists, explores the diverse applications of image and molecular processing for skin cancer, and highlights AI's potential for patient self-screening and improving diagnostic accuracy for non-dermatologists. We additionally delve into the challenges and barriers to clinical implementation, paths forward for implementation and areas of active research.
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Affiliation(s)
- Maria L. Wei
- Department of Dermatology, University of California, San Francisco, San Francisco, CA, United States
- Dermatology Service, San Francisco VA Health Care System, San Francisco, CA, United States
| | - Mikio Tada
- Institute for Neurodegenerative Diseases, University of California, San Francisco, San Francisco, CA, United States
| | - Alexandra So
- School of Medicine, University of California, San Francisco, San Francisco, CA, United States
| | - Rodrigo Torres
- Dermatology Service, San Francisco VA Health Care System, San Francisco, CA, United States
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Hartmann T, Passauer J, Hartmann J, Schmidberger L, Kneilling M, Volc S. Basic principles of artificial intelligence in dermatology explained using melanoma. J Dtsch Dermatol Ges 2024; 22:339-347. [PMID: 38361141 DOI: 10.1111/ddg.15322] [Citation(s) in RCA: 0] [Impact Index Per Article: 0] [Reference Citation Analysis] [Abstract] [Key Words] [MESH Headings] [Track Full Text] [Journal Information] [Subscribe] [Scholar Register] [Received: 03/27/2023] [Accepted: 11/04/2023] [Indexed: 02/17/2024]
Abstract
The use of artificial intelligence (AI) continues to establish itself in the most diverse areas of medicine at an increasingly fast pace. Nevertheless, many healthcare professionals lack the basic technical understanding of how this technology works, which severely limits its application in clinical settings and research. Thus, we would like to discuss the functioning and classification of AI using melanoma as an example in this review to build an understanding of the technology behind AI. For this purpose, elaborate illustrations are used that quickly reveal the technology involved. Previous reviews tend to focus on the potential applications of AI, thereby missing the opportunity to develop a deeper understanding of the subject matter that is so important for clinical application. Malignant melanoma has become a significant burden for healthcare systems. If discovered early, a better prognosis can be expected, which is why skin cancer screening has become increasingly popular and is supported by health insurance. The number of experts remains finite, reducing their availability and leading to longer waiting times. Therefore, innovative ideas need to be implemented to provide the necessary care. Thus, machine learning offers the ability to recognize melanomas from images at a level comparable to experienced dermatologists under optimized conditions.
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Affiliation(s)
- Tim Hartmann
- Department of Dermatology, University hospital Tübingen, Tübingen, Germany
| | - Johannes Passauer
- Department of Dermatology, University hospital Tübingen, Tübingen, Germany
| | | | - Laura Schmidberger
- Department of Dermatology, University hospital Tübingen, Tübingen, Germany
| | - Manfred Kneilling
- Department of Dermatology, University hospital Tübingen, Tübingen, Germany
- Werner Siemens Imaging Center, Department of Preclinical Imaging and Radiopharmacy, Eberhard Karls University, Tübingen, Germany
- Cluster of Excellence iFIT (EXC 2180) "Image-Guided and Functionally Instructed Tumor Therapies", Eberhard Karls University, Tübingen, Germany
| | - Sebastian Volc
- Department of Dermatology, University hospital Tübingen, Tübingen, Germany
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Hartmann T, Passauer J, Hartmann J, Schmidberger L, Kneilling M, Volc S. Grundprinzipien der künstlichen Intelligenz in der Dermatologie erklärt am Beispiel des Melanoms. J Dtsch Dermatol Ges 2024; 22:339-349. [PMID: 38450927 DOI: 10.1111/ddg.15322_g] [Citation(s) in RCA: 0] [Impact Index Per Article: 0] [Reference Citation Analysis] [Abstract] [Key Words] [MESH Headings] [Track Full Text] [Journal Information] [Subscribe] [Scholar Register] [Received: 03/27/2023] [Accepted: 11/04/2023] [Indexed: 03/08/2024]
Abstract
ZusammenfassungDer Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) setzt sich in den verschiedensten Bereichen der Medizin immer schneller durch. Dennoch fehlt vielen medizinischen Kollegen das technische Grundverständnis für die Funktionsweise dieser Technologie, was ihre Anwendung in Klinik und Forschung stark einschränkt. Daher möchten wir in dieser Übersichtsarbeit die Funktionsweise und Klassifizierung der KI am Beispiel des Melanoms erörtern, um ein Verständnis für die Technologie hinter der KI zu schaffen. Dazu werden ausführliche Illustrationen verwendet, die die Technologie schnell erklären. Bisherige Übersichten konzentrieren sich eher auf die potenziellen Anwendungen der KI und verpassen die Gelegenheit, ein tieferes Verständnis für die Materie herauszuarbeiten, das für die klinische Anwendung so wichtig ist. Das maligne Melanom ist zu einer erheblichen Belastung für die Gesundheitssysteme geworden. Bei frühzeitiger Entdeckung ist eine bessere Prognose zu erwarten, weshalb das Hautkrebs‐Screening immer populärer und von den Krankenkassen unterstützt wird. Die Zahl der Fachärzte ist jedoch begrenzt, was ihre Verfügbarkeit einschränkt und zu längeren Wartezeiten führt. Daher müssen innovative Ideen umgesetzt werden, um die notwendige Versorgung zu gewährleisten. Das maschinelle Lernen bietet die Möglichkeit, Melanome auf Bildern zu erkennen, und zwar auf einem Niveau, das mit dem von erfahrenen Dermatologen – unter optimierten Bedingungen – vergleichbar ist.
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Affiliation(s)
- Tim Hartmann
- Hautklinik, Universitätsklinik, Eberhard Karls Universität, Tübingen
| | - Johannes Passauer
- Hautklinik, Universitätsklinik, Eberhard Karls Universität, Tübingen
| | | | | | - Manfred Kneilling
- Hautklinik, Universitätsklinik, Eberhard Karls Universität, Tübingen
- Werner Siemens Imaging Center, Department of Preclinical Imaging and Radiopharmacy, Eberhard Karls University, Tübingen
- Cluster of Excellence iFIT (EXC 2180) "Image-Guided and Functionally Instructed Tumor Therapies", Eberhard Karls Universität, Tübingen
| | - Sebastian Volc
- Hautklinik, Universitätsklinik, Eberhard Karls Universität, Tübingen
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Schuh S, Schiele S, Thamm J, Kranz S, Welzel J, Blum A. Implementation of a dermatoscopy curriculum during residency at Augsburg University Hospital in Germany. J Dtsch Dermatol Ges 2023; 21:872-879. [PMID: 37235503 DOI: 10.1111/ddg.15115] [Citation(s) in RCA: 0] [Impact Index Per Article: 0] [Reference Citation Analysis] [Abstract] [Key Words] [MESH Headings] [Track Full Text] [Journal Information] [Subscribe] [Scholar Register] [Received: 12/18/2022] [Accepted: 04/04/2023] [Indexed: 05/28/2023]
Abstract
BACKGROUND AND OBJECTIVES To date, there is no structured program for dermatoscopy training during residency in Germany. Whether and how much dermatoscopy training is acquired is left to the initiative of each resident, although dermatoscopy is one of the core competencies of dermatological training and daily practice. The aim of the study was to establish a structured dermatoscopy curriculum during residency at the University Hospital Augsburg. PATIENTS AND METHODS An online platform with dermatoscopy modules was created, accessible regardless of time and place. Practical skills were acquired under the personal guidance of a dermatoscopy expert. Participants were tested on their level of knowledge before and after completing the modules. Test scores on management decisions and correct dermatoscopic diagnosis were analyzed. RESULTS Results of 28 participants showed improvements in management decisions from pre- to posttest (74.0% vs. 89.4%) and in dermatoscopic accuracy (65.0% vs. 85.6%). Pre- vs. posttest differences in test score (7.05/10 vs. 8.94/10 points) and correct diagnosis were significant (p < 0.001). CONCLUSIONS The dermatoscopy curriculum increases the number of correct management decisions and dermatoscopy diagnoses. This will result in more skin cancers being detected, and fewer benign lesions being excised. The curriculum can be offered to other dermatology training centers and medical professionals.
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Affiliation(s)
- Sandra Schuh
- Department of Dermatology and Allergology, University Hospital Augsburg, Augsburg, Germany
| | - Stefan Schiele
- Institute of Mathematics, University of Augsburg, Augsburg, Germany
| | - Janis Thamm
- Department of Dermatology and Allergology, University Hospital Augsburg, Augsburg, Germany
| | - Stefanie Kranz
- Department of Dermatology and Allergology, University Hospital Augsburg, Augsburg, Germany
| | - Julia Welzel
- Department of Dermatology and Allergology, University Hospital Augsburg, Augsburg, Germany
| | - Andreas Blum
- Public, Private and Teaching Practice of Dermatology, Konstanz, Germany
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Schuh S, Schiele S, Thamm J, Kranz S, Welzel J, Blum A. Implementierung eines Dermatoskopie-Curriculums in der Facharztausbildung am Universitätsklinikum Augsburg. J Dtsch Dermatol Ges 2023; 21:872-881. [PMID: 37574685 DOI: 10.1111/ddg.15115_g] [Citation(s) in RCA: 0] [Impact Index Per Article: 0] [Reference Citation Analysis] [Abstract] [Key Words] [MESH Headings] [Track Full Text] [Journal Information] [Subscribe] [Scholar Register] [Received: 12/18/2022] [Accepted: 04/04/2023] [Indexed: 08/15/2023]
Abstract
ZusammenfassungHintergrund und ZieleBislang gibt es in Deutschland kein strukturiertes Programm für die Dermatoskopieausbildung während der Facharztausbildung. Es bleibt der Initiative des einzelnen Assistenzarztes überlassen, ob und in welchem Umfang er sich in der Dermatoskopie weiterbildet, obwohl die Dermatoskopie zu den Kernkompetenzen der dermatologischen Ausbildung und der täglichen Praxis gehört. Ziel der Studie war die Etablierung eines strukturierten Dermatoskopie‐Curriculums während der dermatologischen Facharztausbildung am Universitätsklinikum Augsburg.Patienten und MethodikEs wurde eine Online‐Plattform mit Dermatoskopie‐Modulen geschaffen, auf die von überall und jederzeit zugegriffen werden kann. Praktische Fertigkeiten wurden unter individueller Anleitung eines Dermatoskopie‐Experten erworben. Die Teilnehmer wurden vor und nach Abschluss der Module auf ihren Wissensstand getestet. Die Testergebnisse zum therapeutischen Management und zur korrekten dermatoskopischen Diagnose wurden analysiert.ErgebnisseDie Ergebnisse der 28 Teilnehmer verbesserten sich vom Eingangs‐ zum Abschlusstest bei der Managemententscheidung (74,0% vs. 89,4%) und bei der dermatoskopischen Genauigkeit (65,0% vs. 85,6%). Die Unterschiede zwischen Eingangs‐ und Abschlusstest bei der Gesamtpunktzahl (7,05/10 vs. 8,94/10 Punkte) und bei der richtigen Diagnose waren signifikant (p < 0,001).SchlussfolgerungenDas Dermatoskopie‐Curriculum verbessert die Managemententscheidungen und die dermatoskopische Diagnostik der Teilnehmer. Das wird dazu führen, dass mehr Hautkrebsfälle erkannt werden und weniger gutartige Läsionen reseziert werden müssen. Das Curriculum kann anderen dermatologischen Ausbildungszentren und Gesundheitsberufen angeboten werden.
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Affiliation(s)
- Sandra Schuh
- Klinik für Dermatologie und Allergologie, Universitätsklinikum Augsburg
| | | | - Janis Thamm
- Klinik für Dermatologie und Allergologie, Universitätsklinikum Augsburg
| | - Stefanie Kranz
- Klinik für Dermatologie und Allergologie, Universitätsklinikum Augsburg
| | - Julia Welzel
- Klinik für Dermatologie und Allergologie, Universitätsklinikum Augsburg
| | - Andreas Blum
- Hautarzt- und Lehrpraxis für Dermatologie, Konstanz
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Graessner H, Storf H, Schaefer F. [Healthcare networks for people with rare diseases: integrating data and expertise]. Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz 2022; 65:1164-1169. [PMID: 36167994 PMCID: PMC9636292 DOI: 10.1007/s00103-022-03592-1] [Citation(s) in RCA: 1] [Impact Index Per Article: 0.5] [Reference Citation Analysis] [Abstract] [Key Words] [Track Full Text] [Download PDF] [Journal Information] [Subscribe] [Scholar Register] [Received: 05/02/2022] [Accepted: 09/06/2022] [Indexed: 11/28/2022]
Abstract
Als Seltene Erkrankungen (SE) gelten in der Europäischen Union (EU) Krankheiten, von denen nicht mehr als 5 von 10.000 Menschen betroffen sind. Aufgrund ihrer Seltenheit sind klinische Expertise und qualitätsgesicherte Versorgungsstrukturen rar, die Forschung ist hier im Vergleich zu anderen Krankheiten erschwert. Diese Probleme können jedoch mittels nationaler und länderübergreifender SE-Versorgernetzwerke überwunden werden. Daten und Expertise werden darin gebündelt. In der Europäischen Union arbeiten die Europäischen Referenznetzwerke (ERN) für Seltene und Komplexe Erkrankungen grenzübergreifend zusammen. Wichtige Leistungen der ERN unter Nutzung von Gesundheitsdaten umfassen die diagnostische Kodierung der SE, die Durchführung von virtuellen, grenzübergreifenden Fallkonferenzen und die Etablierung von europäischen Registern, die zur Messung und Verbesserung der Versorgungsqualität genutzt werden. In den ERN verbinden sich die lokale Datenerzeugung und Dokumentation mit netzwerkweiten Dateninfrastrukturen. In diesem Beitrag werden die datenbasierten Leistungen in und für SE-Versorgernetzwerke beschrieben: 1) diagnostische Kodierung, 2) grenzüberschreitende Fallkonferenzen und 3) ERN-Register für die Versorgung der SE-Patient*innen. Im letzten Abschnitt wird auf die Integration der Netzwerke in die nationalen Gesundheitssysteme eingegangen. Um einen bestmöglichen Nutzen für die SE-Patient*innen erzielen zu können, müssen die ERN-Aktivitäten und -Strukturen noch besser in die nationalen Gesundheitssysteme integriert werden. In Deutschland nehmen diesbezüglich die Medizininformatik-Initiative und die Deutschen Referenznetzwerke eine zentrale Rolle ein.
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Affiliation(s)
- Holm Graessner
- Zentrum für Seltene Erkrankungen (ZSE) Tübingen, Institut für Medizinische Genetik und Angewandte Genomik, Universitätsklinikum Tübingen, Calwerstr. 7, 72076, Tübingen, Deutschland.
| | - Holger Storf
- Institut für Medizininformatik, Universitätsklinikum Frankfurt am Main, Frankfurt am Main, Deutschland
| | - Franz Schaefer
- Zentrum für Kinder- und Jugendmedizin, Universitätsklinikum Heidelberg, Heidelberg, Deutschland
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Bishop KW, Maitland KC, Rajadhyaksha M, Liu JTC. In vivo microscopy as an adjunctive tool to guide detection, diagnosis, and treatment. JOURNAL OF BIOMEDICAL OPTICS 2022; 27:JBO-220032-PER. [PMID: 35478042 PMCID: PMC9043840 DOI: 10.1117/1.jbo.27.4.040601] [Citation(s) in RCA: 1] [Impact Index Per Article: 0.5] [Reference Citation Analysis] [Abstract] [Key Words] [MESH Headings] [Grants] [Track Full Text] [Subscribe] [Scholar Register] [Received: 02/07/2022] [Accepted: 04/05/2022] [Indexed: 05/05/2023]
Abstract
SIGNIFICANCE There have been numerous academic and commercial efforts to develop high-resolution in vivo microscopes for a variety of clinical use cases, including early disease detection and surgical guidance. While many high-profile studies, commercialized products, and publications have resulted from these efforts, mainstream clinical adoption has been relatively slow other than for a few clinical applications (e.g., dermatology). AIM Here, our goals are threefold: (1) to introduce and motivate the need for in vivo microscopy (IVM) as an adjunctive tool for clinical detection, diagnosis, and treatment, (2) to discuss the key translational challenges facing the field, and (3) to propose best practices and recommendations to facilitate clinical adoption. APPROACH We will provide concrete examples from various clinical domains, such as dermatology, oral/gastrointestinal oncology, and neurosurgery, to reinforce our observations and recommendations. RESULTS While the incremental improvement and optimization of IVM technologies should and will continue to occur, future translational efforts would benefit from the following: (1) integrating clinical and industry partners upfront to define and maintain a compelling value proposition, (2) identifying multimodal/multiscale imaging workflows, which are necessary for success in most clinical scenarios, and (3) developing effective artificial intelligence tools for clinical decision support, tempered by a realization that complete adoption of such tools will be slow. CONCLUSIONS The convergence of imaging modalities, academic-industry-clinician partnerships, and new computational capabilities has the potential to catalyze rapid progress and adoption of IVM in the next few decades.
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Affiliation(s)
- Kevin W. Bishop
- University of Washington, Department of Bioengineering, Seattle, Washington, United States
- University of Washington, Department of Mechanical Engineering, Seattle, Washington, United States
| | - Kristen C. Maitland
- Texas A&M University, Department of Biomedical Engineering, College Station, Texas, United States
| | - Milind Rajadhyaksha
- Memorial Sloan Kettering Cancer Center, Dermatology Service, New York, New York, United States
| | - Jonathan T. C. Liu
- University of Washington, Department of Bioengineering, Seattle, Washington, United States
- University of Washington, Department of Mechanical Engineering, Seattle, Washington, United States
- University of Washington, Department of Laboratory Medicine and Pathology, Seattle, Washington, United States
- Address all correspondence to Jonathan T.C. Liu,
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