Erklärbare Künstliche Intelligenz in der Pathologie

Zusammenfassung Mit den Entwicklungen der Präzisionsmedizin steigen die Anforderungen an die pathologische Diagnostik, histomorphologische und molekularpathologische Daten standardisiert, quantitativ und integriert zu beurteilen. Große Hoffnungen werden in Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI)...

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Published in:Forum (Heidelberg) 2024-09, Vol.39 (4), p.269-276
Main Authors: Klauschen, Frederick, Dippel, Jonas, Keyl, Philipp, Jurmeister, Philipp, Bockmayr, Michael, Mock, Andreas, Buchstab, Oliver, Alber, Maximilian, Ruff, Lukas, Montavon, Grégoire, Müller, Klaus-Robert
Format: Article
Language:ger
Subjects:
Fokus
Gynecology
Hematology
Internal Medicine
Medicine
Medicine & Public Health
Oncology
Surgical Oncology
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Summary:Zusammenfassung Mit den Entwicklungen der Präzisionsmedizin steigen die Anforderungen an die pathologische Diagnostik, histomorphologische und molekularpathologische Daten standardisiert, quantitativ und integriert zu beurteilen. Große Hoffnungen werden in Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) gesetzt, die gezeigt haben, komplexe klinische, histologische und molekulare Daten zur Krankheitsklassifikation, Biomarkerquantifizierung und Prognoseabschätzung auswerten zu können. Diese Arbeit gibt einen Überblick über neueste Entwicklungen der KI in der Pathologie, diskutiert die Grenzen insbesondere hinsichtlich der Intransparenz der KI und beschreibt Lösungen, die Entscheidungsprozesse mit Verfahren der sog. erklärbaren KI („explainable AI“, XAI) transparenter zu gestalten.
ISSN:0947-0255
2190-9784
DOI:10.1007/s12312-024-01337-6