KI verbessert die Analyse von Gewebeproben bei Hautkrebs

STOCKHOLM / LONDON (IT BOLTWISE) – Die Anwendung von Künstlicher Intelligenz in der medizinischen Diagnostik hat einen weiteren bedeutenden Fortschritt erzielt. Eine neue Studie des Karolinska Institutet in Zusammenarbeit mit der Yale University zeigt, wie KI-gestützte Tools die Analyse von Gewebeproben bei malignem Melanom verbessern können.

Die Untersuchung von Gewebeproben bei Hautkrebs, insbesondere beim malignen Melanom, stellt eine komplexe Herausforderung dar. Tumorinfiltrierende Lymphozyten (TILs) sind hierbei ein entscheidender Biomarker, der sowohl für die Diagnose als auch für die Prognose von Bedeutung ist. Eine hohe Präsenz dieser Immunzellen wird als positiv für den Krankheitsverlauf angesehen. Traditionell hängt die Einschätzung der TIL-Menge stark von der Erfahrung und dem subjektiven Urteil der Pathologen ab, was zu variierenden Ergebnissen führen kann.

Eine kürzlich durchgeführte Studie des Karolinska Institutet, unterstützt von Forschern der Yale University, hat nun gezeigt, dass der Einsatz von KI-gestützten Tools die Analyse dieser Proben erheblich verbessern kann. In der Studie wurden 98 Pathologen und Forscher in zwei Gruppen eingeteilt. Eine Gruppe arbeitete mit herkömmlichen Methoden, während die andere Gruppe durch ein KI-Tool unterstützt wurde, das speziell auf die Quantifizierung von TILs trainiert war.

Die Ergebnisse der Studie sind vielversprechend. Die mit KI-Unterstützung durchgeführten Beurteilungen zeigten eine hohe Reproduzierbarkeit und Genauigkeit. Dies ist besonders wichtig, da die Einschätzung der TILs bisher stark von der individuellen Beurteilung der Pathologen abhing, was die medizinische Sicherheit beeinträchtigen konnte. Die KI-gestützten Analysen lieferten ein genaueres Bild der Krankheitsprognose, da die Studie retrospektiv angelegt war und somit eine „richtige Antwort“ zum Vergleich existierte.

Balazs Acs vom Karolinska Institutet betont die Bedeutung dieser Entwicklung: „Das Verständnis des Schweregrads einer Erkrankung anhand von Gewebeproben ist entscheidend für die Festlegung der Behandlungsintensität. Mit dem neuen KI-basierten Tool können wir den TIL-Biomarker präzise quantifizieren, was künftig bei Therapieentscheidungen unterstützen könnte.“

Obwohl die bisherigen Ergebnisse vielversprechend sind, sind weitere Studien erforderlich, bevor das KI-Tool in der klinischen Praxis eingesetzt werden kann. Die Integration von Künstlicher Intelligenz in die medizinische Diagnostik könnte jedoch einen bedeutenden Fortschritt darstellen, indem sie die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Beurteilungen verbessert und somit die Behandlungsergebnisse für Patienten optimiert.

Die Anwendung von KI in der Pathologie ist ein Beispiel für die zunehmende Bedeutung von Technologie in der Medizin. Während die Entwicklung weiter voranschreitet, könnten ähnliche Ansätze auch bei anderen Krebsarten und medizinischen Diagnosen Anwendung finden, was die Rolle von KI in der Gesundheitsbranche weiter stärken würde.

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