In der Übersicht
Das SkincAIr-Projekt entwickelt eine KI-gestützte mobile Anwendung, um die Früherkennung und Überwachung von hautbezogenen vernachlässigten Tropenkrankheiten (skin NTDs) in Subsahara-Afrika zu verbessern. Diese Krankheiten betreffen häufig Gemeinschaften mit eingeschränktem Zugang zu dermatologischer Expertise und diagnostischen Ressourcen, wo eine verzögerte Diagnose zum Fortschreiten der Erkrankung und zu langfristigen gesundheitlichen Folgen beitragen kann.
Im Zentrum von SkincAIr steht ein System der künstlichen Intelligenz, das mit Smartphones aufgenommene Fotos von Hautveränderungen analysiert. Das System soll medizinisches Personal in der Grundversorgung bei der Erkennung von skin NTDs und der Beurteilung von Krankheitsmerkmalen in abgelegenen und ressourcenarmen Regionen unterstützen. Das Projekt wird in Kenia, Senegal, Äthiopien, Nigeria und der Demokratischen Republik Kongo umgesetzt.
Ein wesentlicher Bestandteil des Projekts ist der Aufbau eines vielfältigen und qualitätskontrollierten Bilddatensatzes. Besonderes Augenmerk gilt dabei Bevölkerungsgruppen und dunkleren Hauttönen, die in bestehenden dermatologischen KI-Ressourcen unterrepräsentiert sind. Diese Daten unterstützen die Entwicklung und Evaluierung von Machine-Learning-Modellen unter realitätsnahen Bedingungen.
Die Hochschule Luzern (HSLU) trägt zur Entwicklung der KI-Modelle für die Bildanalyse bei, mit einem besonderen Fokus auf deren Robustheit gegenüber unterschiedlichen Hauttypen, Aufnahmebedingungen und Bevölkerungsgruppen.
Über die individuelle Diagnose hinaus soll SkincAIr auch die Krankheitsüberwachung, epidemiologische Surveillance und Kartierung unterstützen. Das Projekt verfolgt einen nutzerzentrierten Ansatz unter Einbezug von Gesundheitsfachpersonen und lokalen Interessengruppen und zielt darauf ab, eine zugängliche, interoperable und skalierbare Digital-Health-Lösung für Regionen bereitzustellen, in denen spezialisierte dermatologische Versorgung nur eingeschränkt verfügbar ist.
