| Hintergrund: Akne vulgaris ist eine weltweit verbreitete Hauterkrankung, die jahrelang persistieren und bleibende Komplikationen verursachen kann. Daher ist eine genaue Diagnosestellung besonders wichtig. Mit fortschreitender Digitalisierung greifen immer mehr Personen auf das Internet zurück und nutzen KI-Systeme, um schnell Informationen zur Linderung ihrer Beschwerden zu erhalten. Dabei soll geklärt werden, wie zuverlässig die KI-Systeme funktionieren und wie verlässlich ihre Einschätzungen wirklich sind.
Zielsetzung: Diese Arbeit untersucht, wie vertrauenswürdig KI-Systeme in der Aknebewertung sind und ob ihre Empfehlungen evidenzbasiert valide sind. Dabei werden kommerzielle und wissenschaftliche Tools vergleichend gegenübergestellt. Als Beispiel für kommerzielle Tools wurde SPOTSCAN+ ausgewählt.
Methodik: Es erfolgte eine umfassende Literaturrecherche in PubMed, IEEE Xplore, medizinischen Fachbüchern und Fachzeitschriften. Zur Bewertung der Studienqualität wurde QUADAS-2 verwendet und mit der CLAIM-Checkliste erweitert, um die KI-Komponente zu erfassen. Daraus wurde ein Fragenkatalog entwickelt, um die Validität der KI-Systeme zu überprüfen.
Ergebnisse: Auch wenn KI-Systeme Akne mit vergleichbarer Genauigkeit wie erfahrene Ärzt*innen erkennen können, mangelt es an einem einheitlichen Konzept bei der Entwicklung und Durchführung des Trainings der KI-Systeme, um eine Vergleichbarkeit untereinander gewährleisten zu können. Zudem fehlt es an externen Validierungsstudien, einer Offenlegung der Entscheidungsprozesse von KI-Systemen, einer ausreichenden ethnischen Diversifikation sowie einer ausgewogenen Datenverteilung der Schweregrade. Kommerzielle KI-Systeme sind insofern nicht beurteilbar, da es keine öffentlich zugänglichen und unabhängig geprüften Studien gibt.
Schlussfolgerung: Somit lässt sich keine abschließende Aussage treffen, wie verlässlich KI-Systeme für die Beurteilung von Akne vulgaris wirklich sind. Es braucht in dem Bereich noch weitere Forschung sowie die Entwicklung eines einheitlichen Konzeptes, um diese Lücken zu schließen.
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