„Telemo“, eine Telemedizin-Plattform zur Früherkennung von Melanomen

Dank des Telemo-Projekts, das vom Institut für klinische Physiologie des CNR in Pisa (CNR-Ifc) koordiniert und von der Region Toskana im Rahmen der Ausschreibung für Gesundheitsforschung 2018 finanziert wurde, wurde eine innovative Telemedizin-Plattform für die Frühdiagnose von Melanomen entwickelt. Das System, so erklärt das CNR , integriert künstliche Intelligenz und fortschrittliche Bildanalyse, wodurch „die diagnostische Präzision und Genauigkeit erheblich verbessert wird“.

Im Mittelpunkt des Projekts steht die Entwicklung einer innovativen digitalen Telemedizin-Infrastruktur, die die traditionelle Diagnose mit einem automatischen System zur Analyse optischer und multispektraler Bilder sowie einer Plattform für das Management dermatologischer Big Data kombiniert. Zu den Hauptzielen gehört es, die Diagnose immer intelligenter zu gestalten. An der Studie nahmen 426 Freiwillige teil, bei denen 55 Fälle von Melanomen festgestellt wurden. Zu jedem Teilnehmer wurden persönliche Daten, phänotypische Merkmale, die klinische und familiäre Krankheitsgeschichte, etwaige laufende Therapien und Methoden der Sonnenexposition erhoben. Sowohl die vorläufige Diagnose der Läsion, die der Arzt mithilfe eines Dermatoskops durchführte, als auch die histopathologische Diagnose, basierend auf der Analyse der chirurgisch entnommenen Proben, wurden aufgezeichnet. Alle diese Informationen wurden in die Telemo-Plattform integriert und bilden den Kern der untersuchten Population. Die dermatoskopischen und histopathologischen Bilder der auf die Plattform hochgeladenen Läsionen wurden von KI-Algorithmen analysiert, die darauf trainiert waren, Melanome automatisch zu erkennen und einige mit der Pathologie verbundene Prognoseindizes zu schätzen. Bei der Entwicklung des Klassifizierungsmodells wurde die histopathologische Diagnose des Pathologen – derzeit als Goldstandard in der Diagnose von Hauttumoren angesehen – als Referenz für das Training des Algorithmus verwendet: „Nach dem Training ist das Modell in der Lage, neue dermatoskopische Bilder zu klassifizieren, die noch nie zuvor analysiert wurden.“ Die Genauigkeit des automatischen Klassifikators erwies sich als sehr hoch und erreichte 86,79 %; die vorläufige Diagnose des Arztes durch ein Dermatoskop lag bei 80,55 %. In der Telemo-Studie wurde auch die Raman-Spektroskopie eingesetzt, eine fortschrittliche Technik des Instituts für Biophysik des CNR in Pisa (CNR-IBF), mit der sich ein molekularer Fingerabdruck biologischen Gewebes erstellen lässt. Telemo wurde in Zusammenarbeit mit der dermatologischen Abteilung des Ospedali Riuniti von Livorno, der Abteilung für pathologische Histologie und Molekulardiagnostik von Careggi und dem Cnr-Ibf von Pisa durchgeführt.