KI revolutioniert die Krebsdiagnose: Zukunft der Pathologie beginnt jetzt!

KI revolutioniert die Krebsdiagnose: Zukunft der Pathologie beginnt jetzt!

In Deutschland kämpfen jährlich über 1,4 Millionen Menschen gegen Krebserkrankungen, die oft einen Krankenhausaufenthalt erforderlich machen. Nach der Tumorentfernung wird das entnommene Gewebe in der Pathologie untersucht, um die Art des Krebses zu bestimmen und die Bösartigkeit zu beurteilen. Dabei entscheidet die Untersuchung über mögliche Chemotherapie-Maßnahmen. Doch hier liegt ein großes Potenzial in derIntegration von Künstlicher Intelligenz (KI), wie das Uniklinikum Erlangen in einer aktuellen Mitteilung uk-erlangen.de erklärt.

Die digitalen Möglichkeiten sind jedoch noch nicht ausreichend ausgeschöpft. Während viele Verfahren der Bildgebung wie MRT oder Ultraschall schon von KI ausgewertet werden, erfolgt die Analyse histopathologischer Präparate bisher meist am Mikroskop. Die Digitalisierung von Gewebeschnitten in hochauflösende Bilder ist in den meisten Einrichtungen noch nicht Standard. Am Gravina-Hospital in Caltagirone, Italien, wird dieser Prozess hingegen bereits routinemäßig implementiert. Dabei taucht eine Herausforderung auf: die Heterogenität der digitalen Gewebeschnitte, wie sie auch am Fraunhofer-Institut scs.fraunhofer.de thematisiert wird. Unterschiede in der Probenpräparation und bei Gewebescannern führen oft zu variierenden Farbtonen und Auflösungen in den Aufnahmen.

Integration von KI in die Pathologie

Ein großer Schritt in Richtung KI-Integration in die Pathologie wurde bereits eingeleitet. Ein neu entwickeltes Verfahren ermöglicht es, KI-Analysen nahtlos in den Arbeitsablauf der Pathologie-Abteilung zu integrieren. PD Dr. Fulvia Ferrazzi leitet dieses innovative Projekt, das darauf abzielt, die Genauigkeit der Algorithmen zu verbessern und die Routine-Diagnostik in anderen Abteilungen zu fördern. Gewebeproben werden dabei mehrstufig verarbeitet, indem Schnitte angefertigt und hochauflösende Digitalbilder erstellt werden. Die KI-Analyse wird automatisch in den Ablauf integriert, indem die Informationen an einen Server mit KI-Modellen übermittelt werden, was die Diagnosen an Computermonitoren revolutioniert.

Ein weiteres zukunftsweisendes Ziel ist die automatische Erkennung von verschiedenen Gewebetypen, etwa bei der Diagnostik von kolorektalen Adenokarzinomen – einem häufigen Typ von Darmkrebs. Hier kommen robuste KI-Verfahren zum Einsatz, die unter anderem auf Convolutional Neural Networks (CNN) basieren. Diese werden mit beispielhaften Bildern trainiert und können somit signifikante Unterschiede zwischen Tumor- und Muskelgewebe identifizieren. Allerdings ist die Bereitstellung von Expertenwissen nach wie vor ein zeitintensiver Prozess, wie die Forscher am Fraunhofer-Institut aufgezeigt haben.

Die Vorteile von KI und Big Data

Die Digitalisierung bringt große Datenmengen mit sich, wodurch die Tür zu intelligenten Lösungen in der Medizin aufgestoßen wird. Big Data und KI sind die Schlüsselbegriffe der Zukunft und werden auch auf die Pathologie anwendbar sein. Die Vorteile der Datenvernetzung sind vielfältig: Sie ermöglichen effizientere Entscheidungen, individualisierte Therapien sowie die Früherkennung von Krankheiten. Darüber hinaus kann KI große Datenmengen blitzschnell analysieren und miteinander kombinieren, was in der klinischen Entscheidungsfindung und medizinischen Bildverarbeitung von unschätzbarem Wert ist, so die Erkenntnisse des Fraunhofer-Instituts iks.fraunhofer.de.

Abschließend lässt sich sagen, dass die Integration von KI in die Pathologie einen entscheidenden Fortschritt in der Diagnostik darstellen kann. Die bevorstehenden Entwicklungen, sowohl auf technischer als auch auf praktischer Ebene, könnten die Krebserkennung und -behandlung zum Wohle vieler Patienten revolutionieren.