Zusammenfassung
Die histomorphologische Analyse von Gewebeschnitten durch speziell dafür ausgebildete Dermatopatholog*innen ist ein zentraler Bestandteil in der dermatologischen Diagnosefindung. Sie ist Grundlage für das Verständnis von Klinik, Pathophysiologie und nicht zuletzt der Therapie von Hautkrankheiten und somit aus der modernen Dermatologie nicht wegzudenken. Neue technologische Entwicklungen in den letzten Jahren bieten eine Vielzahl von Möglichkeiten, die Dermatopathologie zu digitalisieren, was die Arbeit von Dermatopatholog*innen in den kommenden Jahren deutlich verändern, gar revolutionieren könnte. Wie jede neuartige Entwicklung gibt es neben einer Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten aber auch limitierende Faktoren und offene Fragen, die es zu diskutieren gilt. Dieser Beitrag soll dabei einen Überblick über den aktuellen Stand der Dinge geben und entsprechende Chancen und Risiken auf dem Weg in die digitale Dermatopathologie beleuchten.
Abstract
The histomorphological analysis of tissue sections by specially trained dermatopathologists is a central component for making the dermatological diagnosis. It is the foundation for the understanding of clinical aspects, pathophysiology and not least the treatment of skin diseases and is therefore an essential part of modern dermatology. New technological developments in recent years offer a variety of possibilities to digitalize dermatopathology, which could significantly change and even revolutionize the work of dermatopathologists in the coming years; however, like any new development there are limiting factors and open questions that need to be discussed. This article is intended to provide an overview of the current state of the art and to highlight the corresponding opportunities and risks on the road to digital dermatopathology.
Abbreviations
- DICOM:
-
Digital Imaging and Communications in Medicine
- DP:
-
Digitale Pathologie
- KI:
-
Künstliche Intelligenz
- LIS:
-
Laborinformationssystem
- ML:
-
Maschinelles Lernen
- OT:
-
Objektträger
- WSI:
-
Whole slide images
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Förderung
Gefördert durch das BMBF, KMU-innovativ
Projekt: ELBSTRAND – Entwicklung einer hoch skalierbaren Künstlichen Intelligenz mittels selbstüberwachten Lernens zur histopathologischen Befundung von Pilzinfektionen der Haut.
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P. Schmidle und S.A. Braun geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.
Für diesen Beitrag wurden von den Autoren keine Studien an Menschen oder Tieren durchgeführt. Für die aufgeführten Studien gelten die jeweils dort angegebenen ethischen Richtlinien.
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Schmidle, P., Braun, S.A. Digitalisierung in der Dermatopathologie. Dermatologie 73, 845–852 (2022). https://doi.org/10.1007/s00105-022-05059-5
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Published:
Issue Date:
DOI: https://doi.org/10.1007/s00105-022-05059-5
Schlüsselwörter
- Digitale Pathologie
- Künstliche Intelligenz
- Histomorphologische Analyse
- Anwendungsmöglichkeiten
- Limitationen