Digitale pathologie: professor van Flensburg revolutioneert de diagnostiek van kanker!

Digitale pathologie: professor van Flensburg revolutioneert de diagnostiek van kanker!

Flensburg, Deutschland - De Flensburg University of Applied Sciences heeft een belangrijk project gelanceerd over digitale pathologie, dat is gemaakt door prof. Dr. Marc Aubreville wordt beheerd. De Duitse Research Foundation (DFG) bevordert dit project, dat tot doel heeft de diagnostiek te verbeteren door het gebruik van kunstmatige intelligentie (AI) en nieuwe AI-gebaseerde chirurgische technieken te ontwikkelen. Aubreville, dat sinds de zomer van 2024 aan de universiteit werkt, verwijst naar de steun dat digitale pathologie pathologie biedt door opvallende weefselmonsters te identificeren die wijzen op kwaadaardige tumoren.

Aubreville legde uit dat AI de diagnose zelf niet moet overnemen, maar kan pathologen helpen om moeilijk te identificeren om gebieden in weefselmonsters te identificeren. Zijn onderzoekswerk op het gebied van digitale pathologie begon tijdens zijn doctoraat, waarin hij het eerste succes behaalde bij de detectie van borstkanker bij honden. Deze successen leidden tot monsters van menselijke weefsel tot de overdraagbaarheid van zijn algoritme. Aubreville werkt momenteel samen met partners uit Berlijn en Wenen om uitgebreide gegevens te verzamelen om algoritmen te optimaliseren. De Flensburg University of Applied Sciences biedt hem een ​​praktische onderzoeksomgeving die een nauwe band met lesgeven mogelijk maakt.

Voortgang van kunstmatige intelligentie in pathologie

Het gebruik van kunstmatige intelligentie in de pathologie wordt steeds belangrijker. Bijvoorbeeld de oärzteblatt dat het mogelijk maakt om te leren. De implementatie van deze technologieën is echter nog steeds in het begin en gerandomiseerde prospectieve studies ontbreken die de werkelijke voordelen aantonen. Er zijn eerste aanwijzingen dat pathologen computerondersteuning sneller en nauwkeuriger kunnen maken. In een pilotstudie naar de diagnose van borstkanker verbeterde de gevoeligheid van micrometastasen wanneer een algoritme werd gebruikt voor ondersteuning.

De digitale transformatie in de pathologie is echter nog niet ver geavanceerd in vergelijking met andere beeldvormende disciplines. In Duitsland wordt de hele dia -scanner zelden gebruikt voor routinematige diagnostiek, wat te wijten is aan hoge kosten en zorgen over de beveiliging. Hoewel AI -algoritmen nauwkeurige hulpmiddelen blijken te zijn om onderscheid te maken tussen tumoren en gezond weefsel, zijn er uitdagingen in de implementatie, waaronder het ontbreken van gedigitaliseerd monstermateriaal en de noodzakelijke hoge beleggingskosten. Toekomstige prospectieve en gerandomiseerde studies zijn nodig om de voordelen van AI in de pathologie te evalueren.