Zusammenfassung
Die digitale Pathologie hat die Krebsdiagnostik und -forschung maßgeblich beeinflusst. Mittels neuer Technologien wurden auf dem Gebiet bemerkenswerte Fortschritte erzielt, die schnellere und effizientere Diagnosen für die Patient:innen ermöglichen. Die Genauigkeit von Bildgebungssystemen für Tumore hat sich stark verbessert, so dass Pathologen und Pathologinnen die Historie zu Fällen mit ihren Kollegen und Kolleginnen austauschen und diskutieren können. Künstliche Intelligenz (KI) wurde ebenfalls in die Pathologie integriert und kann Pathologen und Pathologinnen bei der Identifizierung wichtiger Tumormarker unterstützen, was letztlich die Diagnose und Behandlung von Krebs erleichtert. Darüber hinaus haben Fortschritte in der Bildgebung, der DNA-Sequenzierung und der Mikroskopie zu einem detaillierteren Verständnis von Tumoren geführt und wichtige Informationen geliefert, die die Genauigkeit von Diagnosen verbessern. Insgesamt hat die Entwicklung der digitalen Pathologie die Krebsforschung und -diagnostik entscheidend beeinflusst und die Geschwindigkeit und Präzision der Diagnose und Behandlungsplanung verbessert. In diesem Artikel wird untersucht, wie die digitale Pathologie bei der Behandlung von Krebs hilft.
Einleitung
Für eine moderne Pathologiepraxis stellt die digitale Pathologie eine der besten Lösungen für die Diagnostik und Erforschung von Krebs dar. Da Krebsdiagnostik und -forschung entscheidende Komponenten für eine effiziente Krebsbehandlung sind, kann man behaupten, dass die digitale Pathologie eine große Unterstützung bei der Krebsbehandlung ist. Für eine effiziente Krebsbehandlung ist ein erster Schritt entscheidend: eine genaue und rechtzeitige Krebsdiagnose. Die richtige Diagnose zur richtigen Zeit erleichtert es, potenziell lebensrettende Entscheidungen für die Behandlung von Patient:innen zu treffen.
Effiziente digitale Pathologie
Der erste und wichtigste Schritt auf dem Weg zu einem effizienten digitalen Pathologiesystem ist natürlich die Digitalisierung der gesamten Praxis. Bildgebende Systeme für Tumore sind ein hervorragendes Instrument für eine solche Analyse. Denn den Patient:innen werden Gewebeschnitte entnommen, welche Pathologen und Pathologinnen mit ihren Kollegen und Kolleginnen teilen und über die sie Entscheidungen basierend auf Informationen aus molekularen, radiologischen und pathologischen Daten treffen können. Mit der digitalen Pathologie ist es möglich, Daten aus verschiedenen Quellen zusammen zu führen.
Die digitale Medizin ist auf dem Vormarsch. Die digitale Pathologie ist ein Teilbereich der digitalen Medizin. Sie ist ebenso ein Zusammenspiel aus Radiologie, klinischen Daten, tragbaren Geräten, die Biomarker aufzeichnen, und Audioinformationen. Pathologen und Pathologinnen und andere medizinische Experten und Expertinnen lernen ständig, wie sie all diese Daten auswerten können. Es ist zu erwarten, dass in Zukunft rasche Fortschritte erzielt werden. In diesem gesamten Prozess sind Pathologen und Pathologinnen, die bereit sind, sich mit neuen Computermethoden vertraut zu machen, die wichtigsten Vorreiter:innen. Um den Nutzen aus der Entwicklung von Modelltechniken zu maximieren, müssen Onkologen und Onkologinnen sowie Pathologen und Pathologinnen mit Datenwissenschaftler:innen zusammenarbeiten, um klinisch nützliche Modelle zu erstellen. Eine der Fragen, mit denen sich viele Wissenschaftler:innen in Zukunft beschäftigen werden, ist, wie maschinelle Lernverfahren am besten eingesetzt werden können, um die effizientesten Modelle für die unterschiedlichen Krebserkrankungen der Patient:innen zu erstellen.
Die Rolle von Künstlicher Intelligenz
Die digitale Pathologie verändert die Art und Weise, wie Krebs diagnostiziert und behandelt wird. Künstliche Intelligenz (KI) hilft Pathologen und Pathologinnen mittels hochentwickelter Computerwerkzeuge wichtige Hinweise auf Tumore zu entdecken, die für die Diagnose und Behandlung von Krebs entscheidend sind. Laut der Studie Current Developments of Artificial Intelligence in Digital Pathology and Its Future Clinical Applications in Gastrointestinal Cancers ist eine der wichtigsten Eigenschaften von KI ihre Fähigkeit, Wahrnehmungen zu erzeugen und Muster zu erkennen, die über die menschlichen Sinne hinausgehen. So kann die Einbindung von KI in die digitale Pathologie zusätzliche morphologische Merkmale und Informationen aufdecken. Um eine genaue Diagnose zu stellen, müssen alle Zellen, Gewebe und Organe bewertet werden.
Leistung der KI-gesteuerten digitalen Pathologie
Fortschritte in der Bildgebung, der DNA-Sequenzierung und der Mikroskopie im Allgemeinen tragen dazu bei, immer mehr Informationen über Tumore ans Licht zu bringen, die für eine genaue und effiziente Diagnose entscheidend sind. Die digitale Pathologie ist heute das neue Hightech-System mit dem wichtigsten Ziel: eine akkurate und rechtzeitige Krebsdiagnose. KI-Anwendungen in der Pathologie verbessern die quantitative Genauigkeit und ermöglichen die geografische Kontextualisierung von Daten durch räumliche Algorithmen, die den klinischen Wert von Ansätzen zur Identifizierung von Biomarkern verbessern können.
KI in der Bildanalyse für die Krebsdiagnose
Nicht selten setzen Pathologen und Pathologinnen Künstliche Intelligenz (KI) für die Bildanalyse ein. Das hilft, Muster und entscheidende Hinweise zu erkennen, die mit dem bloßen Auge nicht sichtbar sind. Die digitale Bildgebung ermöglicht es Ärzten und Ärztinnen, neue Informationen aus vorhandenen Bildern zu extrahieren oder mehrere biologische Krebsmarker gleichzeitig zu betrachten, während sie den Fall aus der Ferne beurteilen. Die Digitalisierung unterstützt auch Forscher:innen, eine Reihe neuer Bildanalyse-Tools zu entwickeln, während die KI sie dabei unterstützt, wichtige Entscheidungen im Rahmen der Krebsdiagnose zu treffen.
Multiplex-Immunhistochemie und AI
Laut der Studie Digital pathology and artificial intelligence in translational medicine and clinical practice war die Hinzunahme von räumlichem Kontext zur Immunhistochemie, erreicht durch Multiplex-Immunhistochemie und Immunfluoreszenz, signifikant besser bei der Vorhersage einer objektiven Reaktion auf Immun-Checkpoint-Inhibitoren als Genexpressions–Profiling oder IHC allein. Dies deutet auch auf die Notwendigkeit komplexerer rechnerischer Ansätze hin, um die zugrunde liegende Biologie zu entschlüsseln und den klinischen Nutzen zu erhöhen.
Von Objektträgern zu Pixeln
Die digitale Pathologie in der Krebsbehandlung verbessert die Diagnose und Behandlung von Krebs. Sie ist ein sehr hilfreiches Instrument zur Erkennung von Krebs in einem frühen Stadium. Die Analyse einer großen Anzahl digitaler Bilder hilft, Muster und Merkmale zu erkennen, die auf das Vorhandensein von Krebs in einem frühen Stadium hinweisen können. Dies trägt dazu bei, die Chancen auf eine erfolgreiche Behandlung zu verbessern und das Risiko einer Krebsausbreitung zu verringern. Die Digitalisierung von pathologischen Objektträgern, der Informationsaustausch, virtuelle Objektträger-Bibliotheken, Bildanalysealgorithmen, die Überwachung der Krebsreaktion und die Unterstützung bei der Krebsfrüherkennung tragen dazu bei, die Versorgung und die Ergebnisse für Krebspatient:innen zu verbessern.
Fazit
Die digitale Pathologie ermöglicht es medizinischen Fachleuten, Gewebeproben, Zellen und andere Proben zu untersuchen, digitale Objektträger anzufertigen und dann Bilder und Informationen mit anderen Fachleuten im Gesundheitswesen auszutauschen. Ziel ist es, eine genaue und rechtzeitige Diagnose zu stellen. Pathologen und Pathologinnen können jetzt von der verbesserten Genauigkeit der bildgebenden Systeme für Tumore profitieren. Diese ermöglichen es, mit Kollegen und Kolleginnen zusammenzuarbeiten und die Krankengeschichte von Patient:innen zu überprüfen. Die Integration Künstlicher Intelligenz (KI) in die Pathologie hat auch zur Identifizierung signifikanter Tumormarker beigetragen, was den Pathologen und Pathologinnen hilft, genaue Diagnosen zu stellen und wirksame Behandlungspläne zu entwickeln. Darüber hinaus haben Entwicklungen in der Bildgebung, DNA-Sequenzierung und Mikroskopie zu einem umfassenderen Verständnis von Tumoren geführt und wertvolle Erkenntnisse zur Verbesserung der Diagnosegenauigkeit geliefert. Neben diesen Fortschritten gibt es verschiedene Software-Tools, die die digitale Pathologie erleichtern. Ein Beispiel ist die ViewPoint-Viewer-Software, mit der Pathologen und Pathologinnen hochauflösende Bilder von verschiedenen Anbietern und Bildformaten betrachten können. PreciAI, ein KI-Tool für die digitale Mikroskopie, ermöglicht es den Nutzer:innen, ihre eigenen Algorithmen zur Untersuchung von Proben zu trainieren. Gemeinsam haben diese Fortschritte und Tools die Krebsforschung und -diagnostik revolutioniert, indem sie die Genauigkeit verbessern, die Zusammenarbeit fördern und eine effektive Behandlungsplanung ermöglichen.
