Histopathologische Klassifikation konjunktivaler melanozytärer intraepithelialer Läsionen (CMIL) mit einem Deep-Learning-Algorithmus

Fragestellung: Konjunktivale melanozytäre intraepitheliale Läsionen (CMIL) sind potenzielle Melanomvorstufen, deren histologische Diagnose des Atypiegrades trotz standardisierter Klassifikationssysteme einer erheblichen Interobservervariabilität unterliegt. Ziel dieser Studie war die Entwicklung und Evaluation eines DL-Algorithmus zur Unterstützung der histopathologischen Klassifikation von CMIL. Methodik: Der multizentrische Datensatz umfasste histopathologische Schnitte von 79 Patienten mit 469 digitalen Bildausschnitten. Diese wurden anhand der WHO4-, WHO5- sowie CMIN-Klassifikationen von vier Bewertern unterschiedlicher Erfahrungsniveaus und einem eigens entwickelten DL-Algorithmus klassifiziert. Als Goldstandard diente ein Expertenkonsensus, gegenüber dem die Übereinstimmung des DL-Algorithmus, des Medians der menschlichen Bewerter sowie deren kombiniertem Median mittels gewichtetem Cohen’s Kappa berechnet wurde. Ergänzend wurden diagnostische Gütekriterien ermittelt. Ergebnisse: Auf dem Validierungsdatensatz erzielte der DL-Algorithmus die höchste Übereinstimmung mit dem Goldstandard für WHO5 κ = 0,83 (95%-KI: 0,72–0,94), WHO4 κ = 0,77 (95%-KI: 0,70–0,87) und CMIN κ = 0,72 (95%-KI: 0,60–0,83). Der Median der menschlichen Bewerter erreichte κ = 0,70 (95%-KI: 0,60–0,81) für CMIN, κ = 0,67 (95%-KI: 0,58–0,75) für WHO4 und κ = 0,64 (95%-KI: 0,52–0,76) für WHO5. Der kombinierte Median aus menschlichen Bewertern und DL-Algorithmus verbesserte die Übereinstimmung auf κ = 0,78 (95%-KI: 0,68–0,87) für CMIN, κ = 0,76 (95%-KI: 0,69–0,84) für WHO4 und κ = 0,75 (95%-KI: 0,63–0,86) für WHO5. Die höchste diagnostische Leistung zeigte der DL-Algorithmus bei WHO5 (Sensitivität 0,90, Spezifität 0,95, positiver prädiktiver Wert (PPV) 0,90, negativer prädiktiver Wert (NPV) 0,95, Genauigkeit 0,90, F1 0,90, Area under the Curve (AUC) 0,88), während der kombinierte Median bei CMIN die besten Kennwerte erzielte (Sensitivität 0,80, Spezifität 0,95, PPV 0,79, NPV 0,95, Genauigkeit 0,80, F1 0,79, AUC 0,90). Über alle Klassifikationssysteme und Bewerter hinweg übertraf die Spezifität konsistent die Sensitivität. Schlussfolgerung: Der entwickelte DL-Algorithmus erzielte über alle drei Klassifikationssysteme zuverlässige Ergebnisse in der histologischen Klassifikation der CMIL. In Kombination mit menschlichen Bewertern verbesserte er die diagnostische Übereinstimmung und zeigt damit Potenzial als objektive Unterstützung in der histopathologischen Routinediagnostik.