Maschinelles Lernen und digitale Pathologie

H. Hauspurg, Institut für Hämatopathologie Hamburg, Hamburg, T. Lang, Mindpeak Hamburg

Die Krebsdiagnostik steht vor immensen Herausforderungen. Vor dem Hintergrund der weltweit stark steigenden Zahl von Krebserkrankungen muss die Pathologie bei gleichbleibenden oder sogar abnehmenden Kapazitäten immer mehr Diagnosen erstellen. Die Digitalisierung der Krebsdiagnostik spielt in dieser Frage eine entscheidende Rolle. Sie kann in einer Reihe von Vereinfachungen und Verbesserungen enorme Vorteile für die onkologische Therapie bieten: Mit der Digitalisierung werden eine effizientere Logistik in der Fallverteilung und der Einsatz von Telemedizin möglich. Nicht zuletzt die SARS-CoV-2-Pandemie hat gezeigt, was hierfür nicht nur möglich, sondern notwendig ist. Der noch größere Nutzen der digitalen Pathologie liegt aber in der diagnostischen Unterstützung des menschlichen Experten durch den Computer. Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) und insbesondere des Maschinellen Lernens (ML) haben das Potenzial, Experten in der onkologischen Diagnostik nicht nur erheblich zu unterstützen, sondern auf dem Weg zur Präzisionsmedizin ein entscheidendes Werkzeug zu sein.

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