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Erschienen in: Die Pathologie 2/2021

17.12.2021 | Pathologie | Hauptreferate: Hauptprogramm der DGP

EMPAIA – Ökosystem zur Nutzung von KI in der Pathologie

verfasst von: Peter Hufnagl

Erschienen in: Die Pathologie | Sonderheft 2/2021

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Zusammenfassung

Anwendungen von Deep Learning und anderen Verfahren der künstlichen Intelligenz spielen eine zunehmende Rolle in der Pathologieforschung. Im Gegensatz zur Forschung sind Anwendungen in der klinischen Routine bisher selten, obwohl es bereits erste zertifizierte Lösungen (Analyse von Prostatagewebe oder ER, PR, Her2 bei Brustkrebs) gibt. Neben der noch geringen Nutzung der virtuellen Mikroskopie in der Praxis gibt es eine Reihe von Hürden, die einer schnellen Verbreitung von KI-Anwendungen im Weg steht. Das EMPAIA-Projekt hat sich zum Ziel gesetzt, diese Hürden zu beseitigen. Der dafür eingeschlagene Weg des Aufbaus eines Ökosystems soll beispielhaft zeigen, dass die Einführung von KI-Anwendungen in der bildbasierten Diagnostik auf breiter Grundlage möglich ist, wenn die bestehenden Hürden in einem gemeinsamen, moderierten Prozess beseitigt werden. Die Komponenten des EMPAIA-Ökosystems und seine Strategie werden beschrieben und auf die technischen Lösungsansätze wird verwiesen.
Literatur
11.
Zurück zum Zitat Kather JN, Pearson AT, Halama N et al (2019) Deep learning can predict microsatellite instability directly from histology in gastrointestinal cancer. Nat Med 25:1054–1056CrossRef Kather JN, Pearson AT, Halama N et al (2019) Deep learning can predict microsatellite instability directly from histology in gastrointestinal cancer. Nat Med 25:1054–1056CrossRef
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Zurück zum Zitat Tizhoosh HR, Pantanowitz L (2018) Artificial intelligence and digital pathology: challenges and opportunities. J Pathol Inform 1:38CrossRef Tizhoosh HR, Pantanowitz L (2018) Artificial intelligence and digital pathology: challenges and opportunities. J Pathol Inform 1:38CrossRef
Metadaten
Titel
EMPAIA – Ökosystem zur Nutzung von KI in der Pathologie
verfasst von
Peter Hufnagl
Publikationsdatum
17.12.2021
Verlag
Springer Medizin
Erschienen in
Die Pathologie / Ausgabe Sonderheft 2/2021
Print ISSN: 2731-7188
Elektronische ISSN: 2731-7196
DOI
https://doi.org/10.1007/s00292-021-01029-1

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