Zusammenfassung
Angesichts der rasanten Entwicklungen wird kaum bezweifelt, dass die künstliche Intelligenz (KI) die pathologische Diagnostik nachhaltig beeinflussen wird. Ob allerdings KI in erster Linie ein weiteres diagnostisches Hilfsmittel, wie z. B. die Immunhistochemie, wird oder pathologisch-ärztliche Expertise auch ersetzen kann, ist noch offen. Die meisten aktuellen Studien über KI in der Histopathologie befassen sich mit relativ einfachen Fragestellungen, die noch nicht die Komplexität der Diagnostik abbilden. Während es hingegen bereits molekularpathologische Verfahren gibt, die ohne KI nicht denkbar wären, muss sich erst noch zeigen, inwieweit KI in Zukunft auch bei schwierigen histomorphologischen Differenzialdiagnosen helfen kann.
Abstract
Given the rapid developments, there is no doubt that artificial intelligence (AI) will substantially impact pathological diagnostics. However, it remains an open question if AI will primarily be another diagnostic tool, such as immunohistochemistry, or if AI will also be able to replace human expertise. Most current studies on AI in histopathology deal with relatively simple diagnostic problems and are not yet capable of coping with the complexity of routine diagnostics. While some methods in molecular pathology would already be unthinkable without AI, it remains to be shown how AI will also be able to help with difficult histomorphological differential diagnoses in the future.
Literatur
Klauschen F et al (2015) Standardized Ki67 diagnostics using automated scoring—clinical validation in the GeparTrio breast cancer study. Clin Cancer Res 21:3651–3657
Coudray N et al (2018) Classification and mutation prediction from non–small cell lung cancer histopathology images using deep learning. Nat Med 24:1559–1567
Stenzinger A et al (2021) Artificial intelligence and pathology: from principles to practice and future applications in histomorphology and molecular profiling. Semin Cancer Biol. https://doi.org/10.1016/j.semcancer.2021.02.011
Binder A et al (2021) Morphological and molecular breast cancer profiling through explainable machine learning. Nat Mach Intell 3:355–366
Perincheri S et al (2021) An independent assessment of an artificial intelligence system for prostate cancer detection shows strong diagnostic accuracy. Mod Pathol 34:1588–1595
Bach S et al (2015) On pixel-wise explanations for non-linear classifier decisions by layer-wise relevance propagation. PLoS ONE 10:e130140
Samek W et al (2021) Explaining deep neural networks and beyond: a review of methods and applications. Proc IEEE 109(3):247–278
Holzinger A, Langs G, Denk H, Zatloukal K, Müller H (2019) Causability and explainability of artificial intelligence in medicine. Wiley Interdiscip Rev Data Min Knowl Discov 9:e1312
Hegde N et al (2019) Similar image search for histopathology: SMILY. NPJ Digit Med 2:56
Kalra S et al (2020) Pan-cancer diagnostic consensus through searching archival histopathology images using artificial intelligence. NPJ Digit Med 3:31
Hoberger M, Laffert M, Heim D, Klauschen F (2019) Histomorphological and molecular profiling: friends not foes! Morpho-molecular analysis reveals agreement between histological and molecular profiling. Histopathology 75:694–703
Capper D et al (2018) DNA methylation-based classification of central nervous system tumours. Nature 555:469–474
Jurmeister P et al (2019) Machine learning analysis of DNA methylation profiles distinguishes primary lung squamous cell carcinomas from head and neck metastases. Sci Transl Med 11:eaaw8513
Author information
Authors and Affiliations
Corresponding author
Ethics declarations
Interessenkonflikt
K.-R. Müller und F. Klauschen sind Mitgründer des KI-Startups Aignostics GmbH. K.-R. Müller erhält Beratungshonorare von Google und F. Klauschen von BMS, Merck, Agilent, Novartis, Roche, Lilly, MSD. P. Jurmeister gibt 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.
Additional information
Schwerpunktherausgeber
E. Wardelmann, Münster
QR-Code scannen & Beitrag online lesen
Rights and permissions
About this article
Cite this article
Jurmeister, P., Müller, KR. & Klauschen, F. Künstliche Intelligenz als Lösung des PathologInnenmangels?. Pathologe 43, 218–221 (2022). https://doi.org/10.1007/s00292-022-01071-7
Accepted:
Published:
Issue Date:
DOI: https://doi.org/10.1007/s00292-022-01071-7