Medische huidfoto's laten nog te weinig zien

Een arts leert huidziekten herkennen door veel verschillende afbeeldingen te bekijken. Toch is de variatie in Nederlandse studieboeken beperkt. Onderzoekers van het UMC Utrecht bekeken 2.060 huidfoto's in vijf dermatologie boeken. Daarvan toonde 87,6 procent een lichte huid. Een diepe tot zeer diepe bruine huid kwam op slechts 0,5 procent voor. Het onderzoek uit 2023 roept vragen op over de voorbereiding van toekomstige zorgverleners op patiënten met verschillende huidtinten.

Verschillende kenmerken

Bij huidproblemen kijken artsen onder meer naar kleur, vorm en schilfering. De manier waarop een aandoening zichtbaar wordt, hangt soms samen met de huidtint. Een plek die op een lichte huid roze lijkt, kan op een donkere huid een bruine kleur hebben. Wie tijdens de opleiding vooral foto’s van lichte huidtinten bestudeert, krijgt minder gelegenheid om zulke verschillen te leren herkennen. Pityriasis rosea is daar een voorbeeld van. Deze huidaandoening begint vaak met één grotere schilferende plek, waarna kleinere plekken verschijnen. Op een donkere huid kan de uitslag bruiner zijn en na het herstel kunnen lichtere of donkere verkleuringen achterblijven. Die verkleuringen kunnen enkele maanden zichtbaar blijven. Voor het onderwijs is ook de ontwikkeling van de uitslag interessant. Een foto van de eerste plek toont immers andere kenmerken dan een afbeelding waarop de uitslag zich over de romp heeft verspreid.

Het verloop vastleggen

Medische beeldbanken bevatten doorgaans afzonderlijke afbeeldingen. Een reeks foto’s van dezelfde patiënt kan daarnaast laten zien hoe een aandoening zich ontwikkelt. Bij pityriasis rosea is vooral de volgorde waarin plekken verschijnen relevant voor de diagnose. Ook pityriasis rosea ervaringen van patiënten kunnen informatie geven over die ontwikkeling. Bij het vastleggen van zulke ervaringen kunnen onderzoekers vragen wanneer de eerste plek verscheen, hoe de uitslag veranderde en wanneer de verkleuringen verdwenen. Volgens de Nederlandse Vereniging voor Dermatologie en Venereologie gebruikt een arts het verhaal van de patiënt samen met de zichtbare kenmerken om de aandoening te herkennen. Een beeldbank met foto’s uit verschillende ziektefasen zou studenten meer mogelijkheden geven om het verloop te bestuderen. Daarvoor moeten bij de afbeeldingen wel gegevens over het moment van fotograferen beschikbaar zijn.

AI en huiddiagnoses

De beperkte variatie in medische beelden is eveneens relevant voor digitale diagnostiek. AI-systemen die huidafwijkingen beoordelen, worden getraind met afbeeldingen. Hoe goed ze verschillende huidtinten herkennen, moet afzonderlijk worden onderzocht. Een studie in Nature Medicine uit 2024 onderzocht hoe artsen huidfoto’s beoordeelden, met en zonder AI-ondersteuning. In een online experiment waren zij gemiddeld vier procentpunten minder nauwkeurig bij een donkere huid dan bij een lichte huid. Bij pityriasis rosea lag de nauwkeurigheid van de eerste diagnose door dermatologen zelfs negentien procentpunten lager. AI-ondersteuning verbeterde de algemene resultaten. Bij huisartsen werd het verschil tussen de nauwkeurigheid voor lichte en donkere huidtinten echter groter. Het onderzoek laat zien waarom ook de prestaties per huidtype aandacht verdienen bij het beoordelen van digitale hulpmiddelen.

Betere beeldbanken

De American Academy of Dermatology verzamelt inmiddels foto’s van huidaandoeningen op verschillende huidtinten voor professioneel onderwijs. Bij het uitbreiden van dergelijke collecties is het zinvol om per aandoening te bekijken welke verschijningsvormen ontbreken. Naast voldoende variatie is de kwaliteit van de foto’s belangrijk. Belichting en camera-instellingen kunnen de kleurweergave beïnvloeden. De Amerikaanse dermatologenvereniging heeft daarom ook onderwijsmateriaal ontwikkeld over het fotograferen van donkere huidtinten. Bij iedere afbeelding kunnen gegevens worden vastgelegd over de diagnose, de plaats op het lichaam en het stadium van de aandoening. Zo kunnen verschillende foto’s van dezelfde huidziekte binnen een beeldbank met elkaar worden vergeleken.