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10.04.2024 | Künstliche Intelligenz | Schwerpunkt: Nierenpathologie

Künstliche Intelligenz in der Nierentransplantationspathologie

verfasst von: Roman David Bülow, Yu-Chia Lan, Kerstin Amann, Univ.-Prof. Dr. Peter Boor, PhD

Erschienen in: Die Pathologie

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Zusammenfassung

Hintergrund

Auf künstlicher Intelligenz (KI) beruhende Systeme konnten mit guten Ergebnissen in der digitalen Pathologie und so auch in der digitalen Nephropathologie eingesetzt werden. Die Nierentransplantationspathologie ist ein Bereich, der potenziell besonders von der Nutzung von KI profitieren kann.

Ziel der Arbeit

Den aktuellen Stand der Forschung und die Limitationen im Bereich der KI-Unterstützung für die Nierentransplantationsdiagnostik aufzuzeigen, sowie einen Ausblick in die Zukunft zu geben.

Material und Methoden

Eine Literaturrecherche erfolgte in PubMed und Web of Science den Suchbegriffen „Deep Learning“, „Transplant“ und „Kidney“. Basierend auf diesen Ergebnissen und den dort zitierten Studien wurde eine Selektion von Studien vorgenommen, die einen histopathologischen Fokus haben und KI verwenden, um eine verbesserte Nierentransplantationsdiagnostik zu ermöglichen.

Ergebnisse und Schlussfolgerung

Viele Studien konnten bereits wichtige Beiträge insbesondere zur Automatisierung der Quantifizierung wichtiger histopathologischer Läsionen in der digitalen Nephropathologie liefern. Weitere histopathologische Veränderungen sind potenziell einfach automatisch quantifizierbar. Wichtige Limitationen und Herausforderungen bestehen in der Sammlung repräsentativer Datensätze und der regelmäßig erneuerten Banff-Klassifikation. Die bereits vorliegenden positiven Studienergebnisse lassen eine zukünftige KI-Unterstützung in der Nierentransplantationspathologie wahrscheinlich erscheinen.
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Metadaten
Titel
Künstliche Intelligenz in der Nierentransplantationspathologie
verfasst von
Roman David Bülow
Yu-Chia Lan
Kerstin Amann
Univ.-Prof. Dr. Peter Boor, PhD
Publikationsdatum
10.04.2024
Verlag
Springer Medizin
Erschienen in
Die Pathologie
Print ISSN: 2731-7188
Elektronische ISSN: 2731-7196
DOI
https://doi.org/10.1007/s00292-024-01324-7

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