Methoden, Anwendungen und Zukunftsperspektiven der intraoperativen Gewebeerkennung
- 15.11.2023
- Künstliche Intelligenz
- Hauptreferate: Hauptprogramm der DGP
Erschienen in:
- Verfasst von
- Dr. Sanja Hermanns
- Dr. Sascha Dammeier
- Dr. Alexander Neugebauer
- Prof. Dr. med. Markus D. Enderle
- Erschienen in
- Die Pathologie | Sonderheft 3/2023
Zusammenfassung
Die Entwicklungen neuer intraoperativer Methoden zur Gewebeerkennung nahmen seit dem letzten Jahrhundert stetig zu. Die Anwendungen sind mannigfaltig, wobei der Hauptzweck darin besteht, Zielstrukturen zu identifizieren und dabei das angrenzende Gewebe zu schonen, was dem allgemeinen Paradigma des minimal-invasiven Ansatzes in der Medizin entspricht. Insbesondere in der Onkologie besteht ein weiterer Vorteil in der Identifizierung oder Klassifizierung von neoplastischem Gewebe zur Unterstützung und Verbesserung der Therapie, z. B. in der brusterhaltenden Tumorchirurgie.
Viele der in Frage kommenden Verfahren nutzen die unterschiedlichen physikalischen Eigenschaften des zu behandelnden Gewebes wie induzierte Fluoreszenz, optische Kohärenz oder elektrische Impedanz.
Die jüngsten Entwicklungen konzentrieren sich auf die Verlagerung der Analytik von ex vivo zu in situ und von der asynchronen Unterstützung zur Echtzeitunterstützung der Chirurgen und Chirurginnen, z. B. im Falle der optischen Emissionsspektroskopie. Darüber hinaus gewinnen Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) bei der Auswertung und Beurteilung komplexer Messdaten sowie bei der Verfeinerung bestehender und der Entwicklung neuer Methoden an Bedeutung, um diese leistungsfähiger zu machen und gleichzeitig die Variabilität zwischen den Operateuren bei chirurgischen Eingriffen zu verringern. Verschiedene Aspekte der Nutzung und Eignung dieser Technologien für intraoperative, therapieunterstützende Anwendungen werden beleuchtet.
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- Titel
- Methoden, Anwendungen und Zukunftsperspektiven der intraoperativen Gewebeerkennung
- Verfasst von
-
Dr. Sanja Hermanns
Dr. Sascha Dammeier
Dr. Alexander Neugebauer
Prof. Dr. med. Markus D. Enderle
- Publikationsdatum
- 15.11.2023
- Verlag
- Springer Medizin
- Schlagwörter
-
Künstliche Intelligenz
Pathologie - Erschienen in
-
Die Pathologie / Ausgabe Sonderheft 3/2023
Print ISSN: 2731-7188
Elektronische ISSN: 2731-7196 - DOI
- https://doi.org/10.1007/s00292-023-01257-7
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