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KI hilft bei der Erkennung von Melanomen — Level B2 — woman's face

KI hilft bei der Erkennung von MelanomenCEFR B2

21. Jan. 2026

Adaptiert nach Brian Consiglio-U. Missouri, Futurity CC BY 4.0

Foto von Joshua van der Schyff, Unsplash

Niveau B2 – Obere Mittelstufe
4 Min
229 Wörter

Forscher der University of Missouri unter der Leitung von Kamlendra Singh prüfen, wie künstliche Intelligenz bei der Früherkennung von Melanomen unterstützen kann. Die Arbeit will Fälle schneller identifizieren, die ärztliche Untersuchung benötigen, und damit mögliche Behandlungszeiten verkürzen. Singh, Principal Investigator am Bond Life Sciences Center, sieht darin auch eine Möglichkeit, den Zugang zur Versorgung in Regionen mit wenigen Spezialisten zu verbessern.

Für Training und Tests nutzte das Team eine Datenbank mit 400,000 Bildern, darunter bestätigte Melanom-Fälle. Die Aufnahmen stammen aus 3D-Ganzkörperfotografie, einem hochauflösenden Verfahren, das eine dreidimensionale digitale Hautkarte erstellt und feine visuelle Details über den gesamten Körper erfasst. Die Forschenden verglichen drei bestehende KI-Modelle und kombinierten deren Ergebnisse.

Einzelne Modelle erreichten jeweils bis zu 88% Genauigkeit; in der Kombination verbesserten sich die Ergebnisse und lagen über 92%. Die Technologie ist ausdrücklich als Entscheidungsunterstützung gedacht und nicht als Ersatz für medizinische Fachkräfte. Die Autorinnen und Autoren betonen, dass größere und vielfältigere Datensätze — mit verschiedenen Hauttönen, Lichtverhältnissen und Kamerawinkeln — die Vorhersagegenauigkeit im Laufe der Zeit erhöhen sollten.

Singh bezeichnet die Studie als vielversprechenden Proof of Concept, warnt aber, dass ein klinischer Einsatz noch einige Zeit dauern wird. Zudem würden bessere Erklärungen dazu, wie die KI zu ihren Schlussfolgerungen gelangt, Fachkräften helfen, der Technologie zu vertrauen und sie bei klinischen Entscheidungen zur Verbesserung von Patientenergebnissen einzusetzen. Die Studie erscheint in Biosensors and Bioelectronics: X. Quelle: University of Missouri.

Schwierige Wörter

  • künstliche intelligenzComputersysteme, die Aufgaben wie menschliches Denken lösen
  • früherkennungErkennung einer Krankheit in frühem Stadium
  • 3d-ganzkörperfotografiedreidimensionales Fotoverfahren zur Darstellung der Haut
  • entscheidungsunterstützungTechnik, die Fachkräfte bei Entscheidungen hilft
  • vorhersagegenauigkeitMaß dafür, wie richtig Prognosen oder Ergebnisse sind
  • schlussfolgerungFolgerung aus Informationen oder Daten
    Schlussfolgerungen

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Diskussionsfragen

  • Welche Vor- und Nachteile sehen Sie, wenn KI bei der Früherkennung von Melanomen eingesetzt wird?
  • Warum sind größere und vielfältigere Datensätze laut Artikel wichtig für die Genauigkeit der KI?
  • Wie könnten bessere Erklärungen der KI-Schlussfolgerungen das Vertrauen von Fachkräften beeinflussen?

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