Konrad Steinestel, Lena-Maria Löwer-Kiem
Die Digitalisierung diagnostischer Workflows und der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) verändern die moderne Pathologie grundlegend. Am Beispiel des nicht-kleinzelligen Lungenkarzinoms (NSCLC) werden aktuelle Entwicklungen und Perspektiven der KI-basierten Auswertung histologischer und molekularer Biomarker dargestellt. Während supervidierte Lernverfahren bereits eine reproduzierbare und objektive Beurteilung immunhistochemischer Biomarker wie PD-L1 ermöglichen, eröffnen nicht-supervidierte und hybride Ansätze neue Wege zur Hypothesengenerierung und Mustererkennung.
Die Nutzung synthetischer Trainingsdaten und multimodaler Modelle könnte künftig die diagnostische Präzision weiter verbessern. Trotz dieser Fortschritte bleibt die pathologische Expertise unverzichtbar, insbesondere bei der Auswahl und Qualitätsbeurteilung der Rohdaten, der klinischen Interpretation, der Kontextualisierung und Qualitätssicherung der Ergebnisse.
Wehmedizinische Monatsschrift 12/2025: Den ausführlichen Artikel lesen Sie hier.
