Ein Semesterprojekt mit echten Patienten im Raum
Melafy war ein Medical-Design-Projekt an der HfG Schwäbisch Gmünd, gebaut in einem Semester im Dreierteam, betreut von Prof. Hans Krämer und Prof. Jens Döring. Hautkrebspatienten, Kontakte aus der Teledermatologie und Forschende am Deutschen Krebsforschungszentrum in Heidelberg begleiteten die Arbeit durchgehend.
Zehn Jahre Nachsorge, mit Löchern darin
Das maligne Melanom ist die weltweit häufigste Krebsart. Rund 21.000 Menschen erhalten in Deutschland jedes Jahr die Diagnose, etwa 3.000 sterben daran, Tendenz steigend. Jeder Fünfte ist bei der Diagnose unter 50. Früh erkannt ist es behandelbar. Nach der Biopsie läuft die risikoadaptierte Nachsorge zehn Jahre, um Rezidive und Zweitmelanome zu fangen. Kostendruck und Dermatologenmangel ziehen die Intervalle weiter auseinander, als das Protokoll vorsieht. Zwischen zwei Terminen schaut nur der Patient auf die Haut, und er kann nichts festhalten, womit ein Arzt arbeiten könnte.
Ein Prototyp, den man Patienten in die Hand geben kann
Wir starteten mit einem zweiwöchigen Google Design Sprint und trugen seine Ergebnisse in den Prozess, danach User Journey Mapping und Interviews. Früh entschieden wir uns für einen modularen, testbaren Hardware-Prototyp statt eines fertig aussehenden, gekoppelt mit einem funktionalen Figma-Klickdummy. Dieses Paar wurde das Instrument. Wir gaben es echten Hautkrebspatienten, Teledermatologie-Kontakten und DKFZ-Forschenden in die Hand und veränderten es zwischen den Sessions.
Jedes Mal dasselbe Bild
Ein Foto, das ein Patient vom eigenen Muttermal macht, hilft nur, wenn es sich mit dem letzten vergleichen lässt. Der Job des Scanners ist deshalb Konsistenz: gleicher Abstand, gleicher Winkel, gleiches Licht, bei jeder Aufnahme. Lichtringe an der Unterseite führen die Platzierung, und die Vergleichsansicht der App stellt zwei datierte Aufnahmen mit Farbspektrum-, Rand- und Oberflächenwerten nebeneinander, sodass Veränderung über Monate sichtbar wird.
Wir haben die Leitungen simuliert, um das Risiko zu gestalten
Das Bild auf dem Gerät aufzunehmen und ans Handy zu übertragen war die teure, uninteressante Hälfte des Baus. Wir haben diesen Schritt auf Gerät und Klickdummy simuliert. Das hielt den Umfang realistisch und ließ das Budget für die zwei Interaktionen, die das Risiko tragen: den Scanner konsistent aufzusetzen und den Vergleich zu lesen. Jede Designentscheidung wurde gegen diese beiden getestet.
Die Diagnose bleibt beim Arzt
Melafy sagt einem Patienten nie, was eine Läsion ist. Der Dermatologe eröffnet das Konto und setzt die ersten Aufgaben, die Kasse verschickt das Gerät. Sieht etwas auffällig aus, erhält der Arzt ein Paket aus Patientenfragebogen und Bildvergleich und entscheidet von dort. Der Patient bekommt eine Rolle in der eigenen Nachsorge, während die Diagnose bleibt, wo sie hingehört.
Modular ab dem ersten Druck
Ein ESP32 DevkitC V4 in einem 3D-gedruckten Gehäuse, bewusst überdimensioniert, damit später Funktionen dazukommen können. Drei Gehäuse durchliefen Skizze, Druck und Test an echten Unterarmen, bevor eines gewann. Weil der Aufbau modular war, konnte ein Test am Donnerstag die Form bis Montag ändern. So wurde die Haptik an echten Händen entschieden.
Hardware und Interface in einer Schleife
Arduino C++ auf dem Gerät, Shapr3D und Blender fürs Gehäuse, ein Ultimaker für jede Iteration davon, Figma für die App. Weil alle vier in derselben Wochenschleife liefen, konnte ein Befund aus dem Usability-Test im nächsten gedruckten Gehäuse landen.
Mit echten Patienten getestet, und dort endete es
Ein funktionierender interaktiver Prototyp, ein funktionaler Klickdummy und ein Projektfilm. Das Gerät durchlief drei gedruckte Gehäuse, jedes skizziert, gedruckt und an echten Unterarmen getestet, bevor eines gewann. Hautkrebspatienten benutzten es, DKFZ-Forschende und Teledermatologie-Kontakte begutachteten es, und jede Session veränderte den nächsten Druck. Es blieb ein Semesterprojekt und ging nicht weiter.
Zwei Grenzen, die ich im Gespräch nennen würde
Die Messwerte in der Vergleichsansicht sind ein Interface-Konzept. Wir haben die Aufnahme-Pipeline absichtlich simuliert, diese Zahlen wurden also nie als Messungen validiert. Die zweite Grenze ist größer. Das ganze System steht darauf, dass Patienten das über Jahre durchhalten, und ein Semester kann das nicht testen. Würde ich es wieder aufnehmen, begänne ich mit einer Längsschnittstudie und mit der Arztseite, denn das Modell skaliert nur, wenn das Prüfen der Uploads weniger kostet als der Termin, den es ersetzt.