Einleitung: Das maligne Melanom ist die dermatologische Neoplasie mit der höchsten Mortalität. Der Erfolg der Therapie hängt unter anderem von der frühen Erkennung ab. Die Dermatofluoroskopie ermöglicht diese frühe Erkennung, aber geht mit langen Messzeiten einher. Ein neu entwickelter „intelligenter“ Algorithmus soll die Messzeiten durch Verringerung der Messpunkte verkürzen und wurde für diese Arbeit getestet. Methodik: 27 Patientinnen und Patienten mit 29 zur Exzision indizierten, Melanom-verdächtigen Hautläsionen wurden rekrutiert. Alle Hautläsionen wurden vor Exzision sowohl mit herkömmlicher Dermatofluoroskopie als auch mit dem „intelligenten“ Algorithmus gemessen. Mit der Histopathologie als Goldstandard wurden anschließend die Genauigkeit der herkömmlichen Dermatofluoroskopie und des „intelligenten“ Algorithmus sowie auch die Anzahl der Messpunkte verglichen. Ergebnisse: Die mediane Anzahl der Messpunkte des „intelligenten“ Algorithmus war um 40% geringer als die der herkömmlichen Dermatofluoroskopie (265 vs 158, p=0,0015). Die Genauigkeit des „intelligenten“ Algorithmus war höher (AUC von 0,72 vs 0,63). Diskussion: Die Studie konnte eine Überlegenheit des „intelligenten“ Algorithmus zeigen, sowohl in Bezug auf die Genauigkeit als auch auf die Anzahl der Messpunkte, aus welcher sich die Messdauer ergibt. Allerdings bleibt die Messdauer für die standardmäßige klinische Anwendung zu lang. Größere Studien ohne retrospektive Kalibrierung wären für die klinische Evaluation zudem nötig. Schlussfolgerung: Der „intelligente Algorithmus“ konnte die Messzeit signifikant verringern. Es werden jedoch weitere Studien zur klinischen Evaluation benötigt.
Introduction: Malignant melanoma is the dermatologic neoplasia with the highest mor-tality. Successful treatment depends on early detection. Dermatofluoroscopy enables early detection but its clinical usage is hindered by long measurement times. A newly developed 'intelligent' algorithm aims to reduce measurement time by reducing the number of measurement points and was tested accordingly. Methods: Twenty-seven patients with a total of 29 skin lesions suspected of melanoma and requiring excision were enrolled. Prior to excision, all skin lesions were measured using both conventional dermatofluoroscopy and the 'intelligent' algorithm. Using his-topathology as the gold standard, the diagnostic accuracy of conventional dermato-fluoroscopy and the intelligent algorithm was compared, as was the respective number of measurement points. Results: The median number of measurement points per lesion decreased by 40% when comparing conventional dermatofluoroscopy to the intelligent algorithm (265 vs 158, p=0,0015). Diagnostic accuracy was higher for the intelligent algorithm (AUC of 0.72 vs 0.63). Discussion: The study showed superiority of the intelligent algorithm, both in terms of accuracy and the number of measurement points, which translates to measurement duration. However, for standard clinical implementation, measurement time is still too long. Bigger studies without retrospective algorithm calibration are needed for clinical evaluation. Conclusion: The intelligent algorithm successfully reduced measurement time. How-ever, bigger studies are needed for clinical evaluation.
