AI in de dermatologie: betere diagnose, maar geen betere behandeling
Dankzij artificiële intelligentie krijgt ook het grote publiek veel vlotter toegang tot informatie over huidziektes. In een studie, die recentelijk is gepubliceerd in JAMA Dermatology, is evenwel een klinische paradox vastgesteld bij gebruikers die geen arts zijn: de letsels worden beter herkend, maar de behandeling verbetert er niet door.
In deze gerandomiseerde studie hebben 2.345 proefpersonen gesimuleerde dermatologische gevallen (beelden en klinische gegevens) geanalyseerd. De vorsers hebben drie situaties vergeleken: opzoeken van informatie via de gebruikelijke tools (en met name het internet), assistentie door AI en een soortgelijke tool gebaseerd op diagnosen gesteld door een panel van dermatologen.
AI verhoogde het vermogen van de proefpersonen om een diagnose te stellen (62,26% vs. 41,21% bij opzoeken van informatie op de klassieke manier) en de precisie (22,79% vs. 7,86%), wat dus wees op een betere toegang tot gestructureerde informatie. De verbetering was evenwel beperkt en de absolute verschillen waren al bij al klein.
Dissociatie tussen diagnose en beleid
Desondanks is de relevantie van de beslissingen niet verbeterd. De frequentie van een correcte beslissing was vergelijkbaar (58,87% vs. 60,10%). Maar als de diagnostische voorstellen afkomstig waren van dermatologen, is het therapeutische beleid wel verbeterd (62,95%). De vorsers hebben ook een toename van inadequate beslissingen vastgesteld door onderschatting van de ernst bij gebruikers die werden bijgestaan door AI (29,76% vs. 27,34%). Er is geen significant verschil in het aantal overschattingen gemeten. Die dissociatie wijst erop dat het herkennen van een letsel niet volstaat om de behandeling te sturen. Daarvoor is een volledige klinische evaluatie vereist.
Gebruik van de tools correleerde voorts met meer vertrouwen en een hogere tevredenheid, ongeacht de reële kwaliteit van de beslissingen. Gezien de discordantie tussen vertrouwen en performantie is er een risico op valse geruststelling, waardoor het zou kunnen dat de patiënt niet meteen een arts gaat raadplegen, wat in geval van een ernstige ziekte zware gevolgen zou kunnen hebben. Voorzichtigheid is evenwel geboden bij de interpretatie van die resultaten aangezien de studie gebaseerd is op gesimuleerde gevallen in een experimenteel kader, dat ver verwijderd is van de reële praktijk.
Implicaties voor de klinische dermatologie
De studie leert artsen meer over de evolutie van het gedrag van patiënten. Door AI zouden ze letsels beter kunnen identificeren en zouden ze beter een diagnostische hypothese kunnen formuleren, maar daardoor kunnen ze de ernst ervan nog niet beter evalueren en er dan het gepaste gevolg aan geven. Op spreekuur kan je dan patiënten zien die beter geïnformeerd zijn, maar ook meer geloof hechten aan soms verkeerde interpretaties.
Dat alles houdt een dubbel risico in: een theoretisch risico dat de diagnose pas later wordt gesteld in geval van onderschatting van een kwaadaardig letsel, en overbodige raadpleging bij een arts wegens goedaardige letsels. De dermatoloog speelt dan ook een centrale rol: hij moet de klinische gegevens bundelen, de letsels contextualiseren en de behandeling sturen.
Tegen die achtergrond waarschuwt de Société Française de Dermatologie voor de risico’s van ongecontroleerd gebruik van AI bij de opsporing van huidkanker. Die tools kunnen in afwachting van een consultatie extra informatie geven, maar verbeteren de medische beslissing niet en vergen een strikte omkadering.
Referenties:
1. Sayres R, Jain A, Venkatraman M, et al. Consumer understanding of skin concerns with an AI-powered informational tool. JAMA Dermatol. 2026. doi:10.1001/jamadermatol.2026.0597
2. Société Française de Dermatologie. Encadrement de l’usage de l’intelligence artificielle en dermatologie: persmededeling 17 juli 2025. Te vinden op: https://www.sfdermato.org/upload/presse/250717033425_sfd-cp-encadrement-usage-ia-vdef.pdf
