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Erschienen in: Die Onkologie 10/2023

06.06.2023 | Pathologie | Leitthema

Künstliche Intelligenz und digitale Pathologie als Treiber der Präzisionsonkologie

verfasst von: Yuri Tolkach, Sebastian Klein, Tsvetan Tsvetkov, Prof. Dr. Reinhard Buettner

Erschienen in: Die Onkologie | Ausgabe 10/2023

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Zusammenfassung

Hintergrund

Die Digitalisierung bietet viele Chancen zur Verbesserung von Diagnostik und Therapien bei Krebserkrankungen, insbesondere auch im Bereich der Pathologie. Neben der molekularen Analyse von bösartigen Tumoren und der Proteinanalytik (Immunhistochemie) ist die Digitalisierung der Pathologie ein weiterer evolutionärer Schritt, der dieses Fachgebiet tiefgreifend modernisieren und transformieren wird.

Methoden

Die vorliegende Arbeit basiert auf einer selektiven Literaturrecherche in der Datenbank PubMed zum Thema „digitale Pathologie“ und „KI-Algorithmen“.

Ergebnisse

Das Spektrum der digitalen Transformation reicht von einer Digitalisierung und Strukturierung diagnostischer Befunde zur schnelleren, präziseren und reproduzierbareren Diagnostik für onkologische Patientinnen und Patienten über die Einführung einer Telepathologie und einen schnelleren Zugang zu Referenzpathologien bis hin zur Einführung von Algorithmen, die auf künstlicher Intelligenz (KI) beruhen und automatisierte Analysen virtualisierter pathologischer Gewebsschnitte ermöglichen. Letztere sind Gegenstand aktiver Forschung und gliedern sich in 2 Hauptkategorien: i.) diagnostische KI für typische Aufgaben der Pathologie, beispielsweise einer Quantifizierung prädiktiver Marker immunhistochemischer Färbungen oder Tumordetektionen, Graduierungen und Subtypisierungen anhand von Hämatoxylin-Eosin-Routinefärbungen, sowie ii.) fortgeschrittene Anwendungen, welche Detektionen von molekulargenetischen Alterationen und therapierelevante Bildbiomarker, im weitesten Sinne, beinhalten.

Schlussfolgerungen

In dieser Arbeit werden Aspekte der digitalen Transformation für pathologische Institute reflektiert, im Hinblick auf die zukünftige Entwicklung für die Präzisionsonkologie, aber auch deren Status quo.
Literatur
17.
Zurück zum Zitat Tolkach Y, Wolgast LM, Damanakis A, Pryalukhin A, Schallenberg S, Hulla W, Eich ML, Schroeder W, Mukhopadhyay A, Fuchs M, Klein S, Bruns C, Büttner R, Gebauer F, Schömig-Markiefka B, Quaas A (2023) Artificial intelligence for tumour tissue detection and histological regression grading in oesophageal adenocarcinomas: a retrospective algorithm development and validation study. Lancet Digit Health 5(5):e265–e275. https://doi.org/10.1016/S2589-7500(23)00027-4. PMID: 37100542 Tolkach Y, Wolgast LM, Damanakis A, Pryalukhin A, Schallenberg S, Hulla W, Eich ML, Schroeder W, Mukhopadhyay A, Fuchs M, Klein S, Bruns C, Büttner R, Gebauer F, Schömig-Markiefka B, Quaas A (2023) Artificial intelligence for tumour tissue detection and histological regression grading in oesophageal adenocarcinomas: a retrospective algorithm development and validation study. Lancet Digit Health 5(5):e265–e275. https://​doi.​org/​10.​1016/​S2589-7500(23)00027-4. PMID: 37100542
19.
Zurück zum Zitat Tolkach Y, Ovtcharov V, Pryalukhin A et al (2023) An international multi-institutional validation study of deep learning-based classifier for prostate cancer detection and Gleason grading in biopsy samples (Under Review) Tolkach Y, Ovtcharov V, Pryalukhin A et al (2023) An international multi-institutional validation study of deep learning-based classifier for prostate cancer detection and Gleason grading in biopsy samples (Under Review)
Metadaten
Titel
Künstliche Intelligenz und digitale Pathologie als Treiber der Präzisionsonkologie
verfasst von
Yuri Tolkach
Sebastian Klein
Tsvetan Tsvetkov
Prof. Dr. Reinhard Buettner
Publikationsdatum
06.06.2023
Verlag
Springer Medizin
Erschienen in
Die Onkologie / Ausgabe 10/2023
Print ISSN: 2731-7226
Elektronische ISSN: 2731-7234
DOI
https://doi.org/10.1007/s00761-023-01359-0

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