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Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler vom Deutschen Krebsforschungszentrum (DKFZ) zeigen in einer international durchgeführten Eye-Tracking-Studie, dass Hautärzte durch den Einsatz erklärbarer Künstlicher Intelligenz nicht nur ihre diagnostische Genauigkeit verbessern, sondern bei der Beurteilung herausfordernder Fälle auch deutlich weniger Ermüdungserscheinungen aufweisen. Die Forschenden konnten dies durch eine Reduktion kognitiver Belastungsindikatoren nachweisen.
In einer zweiphasigen Studie beurteilten 76 Hautärzte jeweils 16 mit dem Dermatoskop, einer beleuchteten Lupe, aufgenommene Bilder (Melanome und gutartige Muttermale, sogenannte Nävi) – zunächst unter Verwendung einer Standard-KI und anschließend mit einer erklärbaren KI-Lösung. Die erklärbare KI, kurz XAI, kombiniert KI-Vorhersagen mit textlichen und bildbasierten Begründungen, die sich auf etablierte dermatoskopische Merkmale stützen. Mithilfe von Eye-Tracking-Messungen wurde erfasst, wie lange und wie intensiv die Teilnehmenden bestimmte Bildregionen und Erklärungen betrachteten.
Eye-Tracking als Objektivierungsmethode
Die Analyse der Blickmuster zeigte, dass schwierige Fälle mit einer erhöhten Anzahl an Fixationen einhergingen – einem objektiven Indikator für kognitive Belastung. In der XAI-Phase nahm diese Belastung bei herausfordernden Fällen im Vergleich zur Standard-KI ab, was auf einen entlastenden Effekt der gegebenen Erklärungen hinweist.
„Unsere Ergebnisse zeigen, dass erklärbare KI nicht nur das diagnostische Vertrauen erhöht, sondern auch die Ausdauer bei schwierigen Fällen in der klinischen Praxis unterstützen kann“, erklärt Titus J. Brinker, Seniorautor der aktuellen Studie. „Gerade bei hohem Fallaufkommen und komplexen Läsionen kann erklärbare künstliche Intelligenz helfen, Ermüdung vorzubeugen und so potenzielle Fehlerquellen zu minimieren.“
Folgestudien sind geplant, um die langfristigen Auswirkungen auf Arbeitsbelastung und Diagnosequalität in realen klinischen Umgebungen zu untersuchen.
Chanda, T., Haggenmueller, S., Bucher, TC. et al. Dermatologist-like explainable AI enhances melanoma diagnosis accuracy: eye-tracking study.
Nature Communications, 2025, https://doi.org/10.1038/s41467-025-59532-5
Das Deutsche Krebsforschungszentrum (DKFZ) ist mit mehr als 3.000 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern die größte biomedizinische Forschungseinrichtung in Deutschland. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler erforschen im DKFZ, wie Krebs entsteht, erfassen Krebsrisikofaktoren und suchen nach neuen Strategien, die verhindern, dass Menschen an Krebs erkranken. Sie entwickeln neue Methoden, mit denen Tumoren präziser diagnostiziert und Krebspatienten erfolgreicher behandelt werden können. Beim Krebsinformationsdienst (KID) des DKFZ erhalten Betroffene, Interessierte und Fachkreise individuelle Antworten auf alle Fragen zum Thema Krebs.
Um vielversprechende Ansätze aus der Krebsforschung in die Klinik zu übertragen und so die Chancen von Patientinnen und Patienten zu verbessern, betreibt das DKFZ gemeinsam mit exzellenten Universitätskliniken und Forschungseinrichtungen in ganz Deutschland Translationszentren:
Nationales Centrum für Tumorerkrankungen (NCT, 6 Standorte)
Deutsches Konsortium für Translationale Krebsforschung (DKTK, 8 Standorte)
Hopp-Kindertumorzentrum (KiTZ) Heidelberg
Helmholtz-Institut für translationale Onkologie (HI-TRON) Mainz – ein Helmholtz-Institut des DKFZ
DKFZ-Hector Krebsinstitut an der Universitätsmedizin Mannheim
Nationales Krebspräventionszentrum (gemeinsam mit der Deutschen Krebshilfe)
Das DKFZ wird zu 90 Prozent vom Bundesministerium für Bildung und Forschung und zu 10 Prozent vom Land Baden-Württemberg finanziert und ist Mitglied in der Helmholtz-Gemeinschaft Deutscher Forschungszentren.
Ansprechpartner für die Presse:
Dr. Sibylle Kohlstädt
Pressesprecherin
Strategische Kommunikation und Öffentlichkeitsarbeit
Deutsches Krebsforschungszentrum
Im Neuenheimer Feld 280
69120 Heidelberg
T: +49 6221 42 2843
E-Mail: S.Kohlstaedt@dkfz.de
E-Mail: presse@dkfz.de
www.dkfz.de
Chanda, T., Haggenmueller, S., Bucher, TC. et al. Dermatologist-like explainable AI enhances melanoma diagnosis accuracy: eye-tracking study.
Nature Communications, 2025, https://doi.org/10.1038/s41467-025-59532-5
Criteria of this press release:
Journalists
Biology, Medicine
transregional, national
Research results, Scientific Publications
German
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