Die Hochschule Flensburg hat ein wichtiges Projekt zur digitalen Pathologie ins Leben gerufen, das von Prof. Dr. Marc Aubreville geleitet wird. Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) fördert dieses Vorhaben, das darauf abzielt, die Diagnostik durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) zu verbessern und neue KI-gestützte Operationstechniken zu entwickeln. Aubreville, der seit Sommer 2024 an der Hochschule tätig ist, verweist auf die Unterstützung, die digitale Pathologie Patholog*innen bietet, indem sie auffällige Gewebeproben identifiziert, die auf bösartige Tumore hindeuten.
Aubreville erklärte, dass KI nicht die Diagnose selbst übernehmen soll, sondern Pathologen helfen kann, schwer erkennbare Bereiche in Gewebeproben zu identifizieren. Seine Forschungsarbeit im Bereich der digitalen Pathologie begann während seiner Promotion, bei der er erste Erfolge bei der Erkennung von Brustkrebs bei Hunden erzielte. Diese Erfolge führten zur Übertragbarkeit seines Algorithmus auf menschliche Gewebeproben. Aktuell arbeitet Aubreville mit Partnern aus Berlin und Wien zusammen, um umfangreiche Daten zur Optimierung der Algorithmen zu sammeln. Die Hochschule Flensburg bietet ihm dafür ein praxisnahes Forschungsumfeld, das eine enge Verbindung zur Lehre ermöglicht.
Fortschritte der Künstlichen Intelligenz in der Pathologie
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Pathologie gewinnt zunehmend an Bedeutung. Beispielsweise berichtete das Ärzteblatt, dass die zunehmende Digitalisierung die Anwendung von KI und maschinellem Lernen ermöglicht. Allerdings stehen die Implementierung dieser Technologien noch ganz am Anfang, und es fehlen randomisierte, prospektive Studien, die den tatsächlichen Nutzen belegen. Es gibt erste Hinweise darauf, dass Pathologen mit Computerunterstützung schneller und genauer Diagnosen stellen können. In einer Pilotstudie zur Diagnostik von Mammakarzinomen verbesserte sich die Sensitivität bei Mikrometastasen, wenn ein Algorithmus zur Unterstützung genutzt wurde.
Die digitale Transformation in der Pathologie ist jedoch im Vergleich zu anderen bildgebenden Disziplinen noch nicht weit fortgeschritten. In Deutschland werden Whole Slide Scanner selten für die Routinediagnostik verwendet, was auf hohe Kosten und Bedenken hinsichtlich der Sicherheit zurückzuführen ist. Während KI-Algorithmen sich als präzise Werkzeuge zur Unterscheidung zwischen Tumoren und gesundem Gewebe erweisen, gibt es Herausforderungen bei der Implementierung, darunter der Mangel an digitalisiertem Probenmaterial und die notwendigen hohen Investitionskosten. Zukünftige prospektive und randomisierte Studien werden benötigt, um den Nutzen von KI in der Pathologie eingehend zu evaluieren.
