Uniklinik Dresden
Künstliche Intelligenz unterstützt Pathologen bei Tumor-Suche
Am Uniklinikum Dresden sollen Pathologen mittels Künstlicher Intelligenz, die in wenigen Minuten mikroskopische Aufnahmen ganzer Tumorareale automatisch analysiert, beim Tumorscreening entlastet werden.
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Bei der Tumordiagnostik müssen Ärzte bisher in der Regel selbst Hand anlegen. KI könnte hier in der Mustererkennung eine deutliche Entlastung für sie darstellen.
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Dresden. 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.
Hier könnte der Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) insbesondere in der Bildanalyse zur Entlastung der Ärzte führen, hofft man am Universitätsklinikum Carl Gustav Carus Dresden. Schließlich haben KI-Lösungen das Potenzial, automatisiert Gewebemerkmale schnell analysieren, Strukturen quantifizieren und daraus diagnostische Parameter berechnen zu können und so die Auswahl zielgerichteter Therapien zu optimieren.
Gemeinsam mit dem Dresdener Start-Up asgen wird am Institut für Pathologie des Universitätsklinikums ein KI-basiertes Softwaresystem für die Verwendung in der Krebsdiagnostik erprobt. Das Vorhaben, das sich aktuell in der Validierungsphase befindet, ist Teil des vom Bundeswirtschaftsministerium geförderten Leuchtturmprojektes EMPAIA und fügt sich in die Strategie der Dresdener Hochschulmedizin bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz ein.
KI mit rein assistivem Charakter
Bei der Kooperation mit asgen steht die Diagnostik von Brust- und Magenkarzinomen im Fokus. PAIKON lautet der Name der von asgen entwickelten KI-Pipeline, mit der innerhalb weniger Minuten mikroskopische Aufnahmen ganzer Tumorareale automatisch analysiert werden, wie es von Uniseite heißt.
Mit diesem als HER2-FISH-Analyse bezeichneten Verfahren werde die Ausprägung von für Brust- und Magentumore relevanten Tumormarkern untersucht, um so Aufschlüsse über geeignete Therapieformen zu generieren.
Aktuell laufe diese Untersuchung, wie fast überall weltweit, 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.
PAIKON grenz Bereiche ein
Eine KI-basierte Auswertung soll das Prozedere beschleunigen und potenziell verlässlicher gestalten. PAIKON grenzt zu analysierende Bereiche (ROI: Region of interest) ein und Zellkerne sowie darin enthaltene Tumormarker lassen sich automatisch erkennen. Auswahl der ROI und Segmentierung der Zellkerne können dabei sowohl vollautomatisch als auch manuell ablaufen, Pathologinnen und Pathologen können also jederzeit intervenieren.
Professor Gustavo Baretton, Direktor des Institutes für Pathologie am Universitätsklinikum, 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. Als Institut sind wir offen für entsprechende Anwendungen und freuen uns über die Zusammenarbeit mit asgen und das weltweite Interesse an solchen Lösungen“, so Baretton.
