Künstliche Intelligenz (KI) wird bereits erfolgreich zur Unterstützung von Dermatolog*innen bei der Diagnose von Hautkrebs eingesetzt. Die aktuelle Studie aus Nature Communications zeigt, dass sogenannte „explainable AI“ (XAI) – also KI-Systeme, die ihre Entscheidungen für Nutzer*innen verständlich erklären – nicht nur das Vertrauen in die Technologie stärken, sondern auch messbar die diagnostische Genauigkeit erhöhen.
Studiendesign
In einer multizentrischen Studie wurden 76 Dermatolog*innen gebeten, insgesamt 16 dermatoskopische Bilder von Melanomen und Nävi zu beurteilen – zunächst mit Unterstützung einer klassischen KI, anschließend mit einer XAI, die zusätzlich zu ihrer Diagnose auch textuelle und bildbasierte Erklärungen liefert. Parallel dazu wurde mittels Eye-Tracking-Technologie das Blickverhalten und die kognitive Belastung der Teilnehmenden analysiert.
Zentrale Ergebnisse
Die erklärbare KI führte zu einer signifikanten Steigerung der diagnostischen Genauigkeit: Die sogenannte „balanced accuracy“ der Dermatolog*innen stieg im Schnitt um 2,8 Prozentpunkte, wenn sie mit XAI statt mit einer herkömmlichen KI arbeiteten. Interessanterweise profitierte dabei nicht nur eine bestimmte Erfahrungsgruppe – der Effekt zeigte sich unabhängig vom Erfahrungsgrad der Ärzt*innen. Die Eye-Tracking-Analyse ergab zudem, dass bei Meinungsverschiedenheiten zwischen Mensch und KI sowie bei schwierigen Fällen die Zahl der Fixationen (Blickpunkte) zunahm – ein objektives Maß für eine erhöhte kognitive Belastung.
Bedeutung und Ausblick
Die Studie liefert erstmals objektive Hinweise darauf, dass erklärbare KI-Systeme nicht nur subjektiv als hilfreicher empfunden werden, sondern tatsächlich die diagnostische Leistung von Dermatolog*innen steigern können. Die Autoren betonen, dass XAI insbesondere bei komplexen oder strittigen Fällen die Aufmerksamkeit und das Verständnis der Nutzer*innen fördert. Für die Entwicklung zukünftiger KI-basierter Diagnosetools in der Medizin ist die Integration von transparenten, nachvollziehbaren Erklärungen daher essenziell.
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