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Erschienen in: Der Deutsche Dermatologe 10/2021

01.10.2021 | Künstliche Intelligenz | Berufspolitik

Digitale Dermatopathologie

Vorteile für Befundung, Forschung und Ausbildung

verfasst von: Stephan Forchhammer, Tim Hartmann

Erschienen in: Deutsche Dermatologie | Ausgabe 10/2021

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Auszug

TÜBINGEN - Der Abschied vom Mikroskop ist eingeläutet. Zwar dauert der digitale Umrüstprozess eines Pathologieinstituts geraume Zeit. Doch die zahlreichen Vorteile der digitalen Dermatopathologie liegen auf der Hand, wie der folgende Beitrag zeigt.
Literatur
1.
Zurück zum Zitat Van den Tweel JG, Taylor CR. A brief history of pathology: Preface to a forthcoming series that highlights milestones in the evolution of pathology as a discipline. Virchows Arch 2010; 457: 3−10 Van den Tweel JG, Taylor CR. A brief history of pathology: Preface to a forthcoming series that highlights milestones in the evolution of pathology as a discipline. Virchows Arch 2010; 457: 3−10
2.
Zurück zum Zitat Olsen TG et al. Diagnostic performance ofdeep learning algorithms applied to three common diagnoses in dermatopathology. J Pathol Inform 2018; 9: 32 Olsen TG et al. Diagnostic performance ofdeep learning algorithms applied to three common diagnoses in dermatopathology. J Pathol Inform 2018; 9: 32
3.
Zurück zum Zitat Hekler A et al. Pathologist-level classification of histopathological melanoma images with deep neural networks. Eur J Cancer 2019; 115: 79−83 Hekler A et al. Pathologist-level classification of histopathological melanoma images with deep neural networks. Eur J Cancer 2019; 115: 79−83
4.
Zurück zum Zitat Esteva A et al. Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature 2017; 542: 115−8 Esteva A et al. Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature 2017; 542: 115−8
5.
Zurück zum Zitat Kulkarni PM et al. Deep learning based on standard H&E images of primary melanoma tumors identifies patients at risk for visceral recurrence and death. Clin Cancer Res 2020; 26: 1126−34 Kulkarni PM et al. Deep learning based on standard H&E images of primary melanoma tumors identifies patients at risk for visceral recurrence and death. Clin Cancer Res 2020; 26: 1126−34
6.
Zurück zum Zitat Retamero JA et al. Complete Digital Pathology for Routine Histopathology Diagnosis in a Multicenter Hospital Network. Arch Pathol Lab Med 2020; 144: 221-8 Retamero JA et al. Complete Digital Pathology for Routine Histopathology Diagnosis in a Multicenter Hospital Network. Arch Pathol Lab Med 2020; 144: 221-8
Metadaten
Titel
Digitale Dermatopathologie
Vorteile für Befundung, Forschung und Ausbildung
verfasst von
Stephan Forchhammer
Tim Hartmann
Publikationsdatum
01.10.2021
Verlag
Springer Medizin
Erschienen in
Deutsche Dermatologie / Ausgabe 10/2021
Print ISSN: 2731-7692
Elektronische ISSN: 2731-7706
DOI
https://doi.org/10.1007/s15011-021-4760-6

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