Dermtrainer – A novel decision support system for training and diagnosis in dermatology

Die steigende Inzidenz von Hautkrankheiten, allen voran Hautkrebs, ist eine signifikante Belastung für die Betroffenen und für den öffentlichen Gesundheitssektor und unterstreicht die Notwendigkeit der Früherkennung. In vielen Ländern stellen aber nicht DermatologInnen die Erstdiagnose von Hautkrankheiten, sondern AllgemeinmedizinerInnen. Ein weiterer Aspekt sind zum Teil wesentliche Unterschiede zwischen den dermatologischen Facharztausbildungen innerhalb Europas.

Dermtrainer wurde als computer-assistiertes medizinisches Expertensystem zur Unterstützung der Diagnose von Hauterkrankungen konzipiert. Projektziele waren die Entwicklung und die Testung eines Prototypen zur verbesserten Diagnostik von Hautkrankheiten durch AllgemeinmedizinerInnen in der klinischen Praxis und als Trainingsplattform für ÄrztInnen in Ausbildung. Aktuelle dermatologische Expertensysteme beruhen auf einer simplen Online-Datenbank ohne logische diagnostische Entscheidungskomponente. Oft liefern sie mangelhafte Resultate und sind wissenschaftlich nicht validiert.

Dermtrainer besteht aus einer umfassenden dermatologischen Wissensbasis, einem klinischen Diagnosealgorithmus und einem, auf dem aktuellen Stand der Computergestützten Logik basierenden, Entscheidungsmodul.

Innovativ ist neben dem zugrundeliegenden klinischen Algorithmus vor allem die stufenweise Validierung des Expertensystems. Zuerst erfolgte ein Anwendungstest durch FachärztInnen für Dermatologie, gefolgt von einer Validierung durch DermatologInnen in Ausbildung anhand von virtuellen TestpatientInnen und schließlich, als wichtiger Schritt in Hinsicht auf eine angestrebte internationale Vermarktung, eine Pilotstudie mit ÄrztInnen aller Fachrichtungen am Mount Sinai Hospital, New York. Insgesamt listete Dermtrainer aus einer Datenbasis mit über 600 Diagnosen in 94% der Fälle die korrekte Diagnose auf.

Entweder als Hauptdiagnose oder als eine von sechs Differenzialdiagnosen. Die Ergebnisse aus den Validierungsstudien an einer in- und ausländischen akademischen Einrichtung bestätigen das auf einem klinischen Expertenalgorithmus basierende Konzept von Dermtrainer und bilden die Basis für die Etablierung eines stabilen Produkts, das auf breite Akzeptanz stoßen soll, wenn es darum geht, dermatologisches Wissen abzurufen oder klinischen Symptomen die wahrscheinlichsten Diagnosen zuzuordnen.

• Medizinische Universität Wien
• Technische Universität Wien, Fakultät für Informatik
• emergentec biodevelopment GmbH

Ao. Univ. Prof. Dr. elisabeth Riedl
E-Mail: elisabeth.riedl@meduniwien.ac.at