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06.05.2020 | Schwerpunkt: Diagnose entzündlicher Dermatosen | Ausgabe 4/2020

Der Pathologe 4/2020

Patternanalyse entzündlicher Hauterkrankungen nach A. B. Ackerman – stets aktuell

Zeitschrift:
Der Pathologe > Ausgabe 4/2020
Autor:
Dr. B. E. Paredes
Wichtige Hinweise

Schwerpunktherausgeber

T. Mentzel, Friedrichshafen
E. Bierhoff, Bonn

Zusammenfassung

Die genaue mikroskopische Diagnose von entzündlichen Hauterkrankungen erfordert die Verknüpfung der histopathologischer Befunde mit klinischen Merkmalen. Dies ist nicht einfach, wenn Hautbiopsien selten beurteilt werden und die Terminologien von Dermatopathologie und Dermatologie ungewohnt sind.
Die Infiltrate nahezu aller inflammatorischen Erkrankungen der Haut zeigen in der Übersichtsvergrößerung tendenziell 8 spezifische Muster. Durch weitere Einteilung nach architektonischen und zytologischen Merkmalen kann in den meisten Fällen eine spezifische Diagnose gestellt werden. Gleichzeitig werden klinische Verdachtsdiagnosen ausgeschlossen bzw. in ihrer Zahl stark reduziert. Diese Vorgehensweise, beginnend mit der Übersichtsvergrößerung, dem Erkennen von klar definierten histomorphologischen Merkmalen, entspricht einem Algorithmus.
Ein weiterer algorithmischer Ansatz verwendet histomorphologische Veränderungen bei hoher Vergrößerung. Hierbei werden, ergänzend zur Musteranalyse, „nichtspezifische“ Befunde als diagnostische Hinweise hinzugezogen.
Gelegentlich lassen sich entzündliche Hauterkrankungen mit den heutigen diagnostischen Methoden nicht abschließend beurteilen. Diese Pathologieberichte sollten verständlich und deskriptiv verfasst werden, mögliche Differenzialdiagnosen als Notiz erwähnt werden.
Die künstliche Intelligenz mit ihren Fähigkeiten zur Umwandlung und Einbindung umfangreicher klinischer (Bild‑)Daten wird künftig eine wichtige Rolle bei der Diagnosestellung und der personalisierten Medizin spielen. Im Fach der Pathologie könnte sie als Zweitmeinung gesehen werden. Es ist wichtig, dass Mediziner dort ihre Meinung einbringen, wo wichtige algorithmische Entscheidungen gefällt werden, beispielsweise beim Algorithmusdesign, der Datenqualität, der Interpretation, der Aktion und dem Feedback.

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