Hochschulen

Forschungsprojekt soll künstliche Intelligenz für Pathologie nutzbar machen

  • Donnerstag, 24. Januar 2019
Mögliche Anwendung während der Routinediagnostik: Links – Gewebeproben einer Magenspiegelung ohne visuelle Unterstützung. Rechts – Mögliche Darstellung auffälliger Areale nach automatisierter Analyse. (Theoretisches Modell, Entwicklung noch nicht abgeschlossen, keine klinische Anwendung) /Dr. S. Försch
Mögliche Anwendung während der Routinediagnostik: Links: Gewebeproben einer Magenspiegelung ohne visuelle Unterstützung. Rechts: Mögliche Darstellung auffälliger Areale nach automatisierter Analyse. (Theoretisches Modell, keine klinische Anwendung) /Dr. S. Försch

Mainz – Wissenschaftler der Universität Mainz entwickeln eine digitale Benutzer­oberfläche, die mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) ermitteln soll, ob Gewebe Tumorzellen enthält oder nicht. Das Bundesministerium für Bildung und Forschung fördert das Vorhaben mit knapp einer halben Millionen Euro über einen Zeitraum von zwei Jahren.

Täglich werden am Institut für Pathologie der Universitätsmedizin Mainz bis zu 1.000 Gewebeschnitte unter dem Mikroskop begutachtet. Bisher verwenden die Fachärzte für Pathologie dafür überwiegend analoge Lichtmikroskope. Doch dieser Ablauf ist im Umbruch.

Eine zunehmende Digitalisierung des pathologischen Untersuchungsguts macht dieses für eine automatisierte, computerbasierte Analyse zugänglich. Dieses soll künftig ein Clinical Decision Support System (CDSS) leisten, das ist eine Softwareplattform, die Gewebeabschnitte per Bildanalyse auswertet.

„Bei den verwendeten Algorithmen handelt es sich um sogenannte tiefe neuronale Netze, die in ihrem Aufbau und in ihrer Funktion biologischen Neuronenverbänden nachempfunden sind“, erklärte Sebastian Försch vom Institut für Pathologie der Universitätsmedizin Mainz.

„Damit ein solches Netzwerk tumorverdächtige von gesunden Gewebearealen unterscheiden kann, muss man es an möglichst vielen verschiedenen Beispielen trainieren. Wir sprechen hier von Millionen von Abbildungen, welche wir zusammen­getragen haben“, so der Wissenschaftler. Das CDSS lernt permanent hinzu, indem es die Richtigkeit seiner Vorhersage erfasst und seine Algorithmen entsprechend optimiert. 

Das System macht dabei nicht nur eine Aussage, ob ein Tumor vorliegt oder nicht, sondern gibt auch an, wie sicher diese Aussage ist. „Der Nutzen einer solchen Softwareplattform wäre gerade für die Pathologie immens. Einerseits würde dieses CDSS schnellere und präzisere Diagnosen erlauben. Andererseits würde es mit einer erheblichen Kostenersparnis einhergehen, solch ein System an einem pathologischen Institut zu verwenden“, ist der Direktor des Instituts für Pathologie, Wilfried Roth, überzeugt. 

Neben dem Institut für Pathologie sind noch die Stabsstelle Technologietransfer der Universitätsmedizin Mainz und das Institut für Informatik der Johannes-Gutenberg-Universität Mainz (JGU) an dem Projekt beteiligt.

hil

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