Hautkrebs gilt noch immer als Erkrankung heller Hauttypen. Menschen mit dunkleren Hauttypen (People of Colour, PoC) erkranken zwar seltener an Hautkrebs, aber die Erkrankung wird bei ihnen oft erst in einem fortgeschrittenen Stadium erkannt. Das verschlechtert die Heilungschancen. Ein Grund dafür ist, dass Forschung, Diagnostik und medizinische Ausbildung lange fast ausschließlich auf heller Haut beruhten.

Auch die ABCDE-Regel zur Beurteilung von Muttermalen wurde anhand heller Haut entwickelt. Sie beschreibt Warnzeichen für Hautkrebs: A steht für Asymmetrie, B für eine unregelmäßige Begrenzung, C für unterschiedliche Farben (Color), D für einen Durchmesser von mehr als 6 mm und E für die Entwicklung und Veränderung eines Muttermals. Bei Menschen mit dunkler Haut zeigen sich Melanome, das heißt bösartige Tumore, die von Pigmentzellen ausgehen, jedoch häufig anders. Sie entstehen vergleichsweise häufig an Handflächen, Fußsohlen oder unter den Nägeln und fallen deshalb nach den üblichen Diagnosekriterien weniger auf.

Das hat direkte Folgen für die Behandlung. Die 5-Jahres-Überlebensrate bei Melanomen liegt bei weißen Patient*innen bei rund 94 Prozent, bei Schwarzen Patient*innen dagegen bei etwa 70 Prozent. Ursache ist aber nicht etwa eine aggressivere Tumorbiologie, sondern vor allem die spätere Diagnosestellung.

In der Forschung bestehen erhebliche Datenlücken. Menschen mit dunkleren Hauttypen sind in epidemiologischen Studien und klinischen Forschungsprojekten deutlich unterrepräsentiert. Deshalb gibt es weniger Erkenntnisse über Risikofaktoren und Krankheitsverläufe dieser Bevölkerungsgruppen. Gleichzeitig ist noch unzureichend erforscht, welchen Einfluss Faktoren wie ein geringeres Risikobewusstsein oder Lücken in der medizinischen Ausbildung auf die schlechteren Behandlungsergebnisse haben.

Diese Verzerrung setzt sich auch in digitalen Diagnoseverfahren fort. Smartphone-Apps und KI-gestützte Hautkrebs-Screenings werden überwiegend mit Bilddatenbanken trainiert, die hauptsächlich Aufnahmen heller Haut enthalten. Hautveränderungen bei dunkleren Hauttypen werden dadurch teilweise schlechter erkannt. Projekte wie der Diverse Dermatology Images (DDI) Dataset oder das Lehrbuch Mind the Gap sollen diese Lücke schließen, indem sie vielfältigere Bilddatensätze und eine bessere Ausbildung für alle Hauttypen bereitstellen.

Die Fachliteratur zeigt, dass eine bessere Repräsentation verschiedener Hauttypen in Forschung, Lehre und KI-Entwicklung notwendig ist. Davon profitieren nicht nur People of Colour. Vielfältigere Datensätze und präzisere Diagnosekriterien können die Hautkrebsdiagnostik insgesamt verbessern und dazu beitragen, gesundheitliche Ungleichheiten abzubauen

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