Krebsdiagnostik KI zur automatischen Tumorerkennung

Das Universitätsklinikum Dresden und das Dresdner Start-up Asgen testen aktuell eine auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierende Software zur Diagnostik von Karzinomen in Brust und Magen. Ziel des Projektes ist es, das medizinische Personal zu entlasten und Therapien zu optimieren.

Anbieter zum Thema

Fujitsu Technology Solutions GmbH

Tableau von Salesforce

Fivetran Germany GmbH

asgen GmbH & Co. KG

Universitätsklinikum Carl Gustav Carus

„Die Ausweitung des Tumorscreenings erhöht seit Jahren die Fallzahlen in pathologischen Instituten, Innovationen in der Krebstherapie steigern die Komplexität der Diagnostik und damit die Qualifikationsanforderungen an entsprechendes Fachpersonal. Dabei ist die Pathologie bereits stark vom Fachkräftemangel betroffen. Mit dem Einsatz von KI-Systemen insbesondere in der Bildanalyse, kann diesen Herausforderungen begegnet werden“, erklärt das Universitätsklinikum.

Aktuell läuft die Untersuchung von Tumoren noch manuell ab. Pathologinnen und Pathologen oder entsprechend geschultes medizinisches Personal zählen hierfür sichtbar gemachte Tumormarker-Signale in circa 20 Zellkernen von mikroskopiertem Gewebe repräsentativ stichprobenartig aus, um Rückschlüsse auf das Tumorwachstum ziehen zu können. Zur Bestimmung der Erfolgsquoten finden regelmäßig Ringversuche statt. Bei Unklarheiten im Auszählungsprozess wird zusätzliches Fachpersonal konsultiert und die Analyse gegebenenfalls wiederholt, teilweise auch mit einer höheren Anzahl an Zellkernen. „Dieses Kontrollverfahren senkt zwar die Gefahr individueller Fehler, erhöht den Zeit- und Personalaufwand jedoch massiv“, erläutern die Wissenschaftler.

Deshalb soll eine KI-basierte Auswertung das Verfahren beschleunigen und potenziell verlässlicher gestalten. Dazu testen die Wissenschaftler am Institut für Pathologie derzeit die Software PAIKON. Mithilfe der KI-basierten Software können mikroskopische Aufnahmen ganzer Tumorareale automatisch innerhalb weniger Minuten analysiert werden. Mit diesem als HER2-FISH-Analyse bezeichneten Verfahren soll die Ausprägung von für Brust- und Magentumore relevanten Tumormarkern untersucht werden, um so Aufschlüsse über geeignete Therapieformen zu generieren.

Dabei grenzt das System die zu analysierenden Bereiche (ROI: Region of Interest) ein. So lassen sich Zellkerne sowie die darin enthaltenen Tumormarker automatisch erkennen. Die Auswahl der ROI und die Segmentierung der Zellkerne können dabei sowohl automatisch als auch manuell ablaufen, Pathologinnen und Pathologen können also jederzeit intervenieren.

Professor Gustavo B. Baretton, Direktor des Institutes für Pathologie am Universitätsklinikum Carl Gustav Carus, hält eine entsprechende Co-Existenz von KI sowie Pathologinnen und Pathologen für nötig, um Akzeptanz zu schaffen und KI als Assistenz und nicht als Ersatz für die eigene Arbeit zu begreifen. „Dennoch befinden wir uns in einer Phase, in der KI-Lösungen eine immer wichtigere Rolle für die Zukunftsfähigkeit der Pathologie spielen.“

(ID:47510281)