Algorithmus-basierte Smartphone-Apps zur Hautkrebsdiagnostik

Hautkrebs gilt als eine der häufigsten Krebsarten der Welt mit steigender Inzidenz. Bei rechtzeitiger Diagnose kann die 5-Jahres-Überlebensrate bei einem Melanom 91-95% betragen. Demzufolge ist die Früherkennung und Behandlung eines Melanoms für die Verbesserung der Überlebenschance von großer Bedeutung. „Haut-Apps“, die mit Hilfe von eingebauten Algorithmen, die Bilder von Läsionen katalogisieren und in unterschiedliche Hautkrebsrisikogruppen stratifizieren können, gewinnen daher zunehmend an Interesse. Diese Apps sollen Menschen mit verdächtigen Läsionen bei der Hautselbstuntersuchung helfen, Hautzustände überwachen bzw. Hinweise geben, ob eine ärztliche Behandlung notwendig ist. Ein aktueller Cochrane Review evaluierte die Genauigkeit solcher Apps. Das Fazit: Die derzeitigen „Haut-Apps“ können nicht zuverlässig alle Fälle von Melanomen oder anderen Hautkrebsarten erkennen. Auch die Generalisierbarkeit der Studien und offene Fragen hinsichtlich der Zulassung gelten als problematisch.

Bislang wurde keine Smartphone-App zur Risikostratifizierung von Hautkrebs durch die amerikanische Behörde (FDA) zugelassen, jedoch stehen zwei CE (Conformité Européenne) gekennzeichnete „Haut-Apps“ in Europa zur Verfügung. Zu einer dieser zwei Apps, SkinScan von TeleSkin, konnten keine publizierten, peer-reviewed Studien identifiziert werden. In einem aktuellen Cochrane Review wurden neun Studien zu sechs „Haut-Apps“ eingeschlossen. Die Studienergebnisse ergaben kleine Verbesserungen in der diagnostischen Genauigkeit der zweiten CE-gekennzeichneten App, SkinVision: Mittels der originalen Version konnten – basierend auf dem Kriterium, dass nur Hochrisikoergebnisse als testpositiv gewertet wurden – in 73% der untersuchten Fälle pigmentierte Läsionen (n=144, 26 Melanome) tatsächlich erkannt (Sensitivität) und in 83% der Fälle ein richtig-negatives Resultat (Spezifität) festgestellt werden. Ebenfalls nur unter Berücksichtigung der Hochrisikoergebnisse als testpositiv und der Antworten der Teilnehmer*innen bezüglich der Läsionsmerkmale und -symptome erreichte eine neuere Version der SkinVision-App im Vergleich eine Sensitivität von 80% und eine Spezifität von 78% für die Erkennung von bösartigen oder prämalignen Läsionen (n=267, 66 Melanome).

Die Qualität der Evidenz wurde generell als schwach eingestuft, da die identifizierten Studien klein und von schlechter methodischer Qualität sind. Außerdem ist eine Generalisierbarkeit der Studienergebnisse fraglich, da angenommen wird, dass sich die Verwendung der Apps in den Studien und der realen Praxis unterscheidet. Darüber hinaus gaben verschiedene „Haut-Apps“ widersprüchliche Empfehlungen für die gleichen Läsionen ab und stimmten häufig nicht mit den histopathologischen Ergebnissen oder der klinischen Beurteilung überein. Abschließend führten die „Haut-Apps“ einerseits zu einem unangemessenen hohen Risikoergebnis, andererseits aber resultierten sie in einer falschen Beruhigung, die wiederum zu verzögerten medizinischen Maßnahmen führen kann. Die dezeitige CE-Kennzeichnung für Smartphone-Apps wird als zu schwach beurteilt; jedoch könnte die neue Medizinprodukteverordnung (ab Mai 2021) strengere Softwareprüfungen mit sich bringen. Zukünftige Studien mit einem kombinierten Referenzstandard aus Histologie und klinischer Nachbeobachtung gutartiger Läsionen, sowie mit vollständigere Daten z.B. bezüglich der Ausfallsraten aufgrund schlechter Bildqualität würden zuverlässigere und verallgemeinerbare Ergebnisse liefern. SW

BMJ 2020: Algorithm based smartphone apps to assess risk of skin cancer in adults: systematic review of diagnostic accuracy studies. http://dx.doi.org/10.1136/bmj.m127