Künstliche Intelligenz und digitale Pathologie als Treiber der Präzisionsonkologie

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.