Neuer Algorithmus klassifiziert Hautkrankheiten

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Deep-Learning-Algorithmus mit verbesserter Diagnosegenauigkeit

Weltweit leiden viele Menschen an Hautkrankheiten. Für die Diagnose greifen Ärztinnen und Ärzte häufig auf mehrere Informationsquellen zurück. Dazu gehören beispielsweise Fotos aus der Klinik, mikroskopische Bilder und Metadaten wie Alter und Geschlecht der Patientinnen und Patienten. Deep-Learning-Algorithmen können die Klassifizierung verschiedener Hautveränderungen unterstützen, indem sie alle Informationen zusammenführen und auswerten. Es sind bereits mehrere solcher Algorithmen in der Entwicklung. Um diese Lernalgorithmen in der Klinik anwenden zu können, müssen sie jedoch weiter verbessert werden, um eine höhere Genauigkeit bei der Diagnose zu erreichen.
Ein Forschungsteam um PD Dr. Tobias Lasser vom Munich Institute of Biomedical Engineering (MIBE) der TUM hat nun einen neuen Lernalgorithmus - FusionM4Net - entwickelt, der eine höhere durchschnittliche Diagnosegenauigkeit aufweist als bisherige Algorithmen. Der Code für FusionM4Net ist frei verfügbar (https://ciip.in.tum.de/software.html). Der neue Algorithmus verwendet einen sogenannten multimodalen, mehrstufigen Prozess zur Datenzusammenführung.

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