Wie künstliche Intelligenz die Diagnostik von Karzinomen in Brust und Magen revolutioniert
Gemeinsam mit den Dresdener Start-Up asgen wird am Institut für Pathologie
des Universitätsklinikums Carl Gustav Carus Dresden ein auf Künstlicher
Intelligenz (KI) basiertes Softwaresystem für die Verwendung in der
Krebsdiagnostik erprobt. Das Vorhaben, das sich aktuell in der
Validierungsphase befindet, ist Teil des BMWi-geförderten
Leuchtturmprojektes EMPAIA und fügt sich in die Strategie der Dresdener
Hochschulmedizin bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz ein.
KI-Anwendungen aus der Industrie werden verstärkt klinisch erprobt,
könnten perspektivisch in immer mehr Fachbereichen zum Einsatz kommen und
erhalten mit der vom Else Kröner Fresenius Zentrum für Digitale Gesundheit
an der Hochschulmedizin Dresden gerade neu ausgeschriebenen Professur für
Klinische KI ein profiliertes wissenschaftliches Fundament. Angesichts des
Wandels, den KI in der Pflege und Medizin verursachen wird, lautet das
Kredo: medizinisches Fachpersonal zu jeder Zeit in die Erprobung
einbeziehen und so Akzeptanz schaffen.
Künstliche Intelligenz (KI) schickt sich an, die Medizin zu
revolutionieren. – Auch auf dem Campus der Hochschulmedizin Dresden: Hier
sind Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler auf dem besten Weg, mit dem
Einsatz eines KI-basierten Softwaresystems einen wichtigen Beitrag zur
Entlastung des Personals in Pathologischen Instituten zu leisten. Dass ein
entsprechender Bedarf besteht, zeigt allein ein Blick auf die aktuellen
und zukünftigen Herausforderungen dieses Fachs. Die Ausweitung des
Tumorscreenings erhöht seit Jahren die Fallzahlen in Pathologischen
Instituten, Innovationen in der Krebstherapie steigern die Komplexität der
Diagnostik und damit die Qualifikationsanforderungen an entsprechendes
Fachpersonal. Dabei ist die Pathologie bereits stark vom Fachkräftemangel
betroffen. Mit dem Einsatz von KI-Systemen insbesondere in der
Bildanalyse, kann diesen Herausforderungen begegnet werden. Schließlich
haben sie das Potenzial, automatisiert Gewebemerkmale schnell analysieren,
Strukturen quantifizieren und daraus diagnostische Parameter berechnen zu
können und so die Auswahl zielgerichteter Therapien zu optimieren.
KI als Unterstützung und nicht als Ersatz für die eigene Arbeit begreifen
Das Universitätsklinikum Dresden und das Dresdner Start-Up asgen arbeiten
gerade gemeinsam daran, mit Hilfe von KI die Diagnostik von Brust- und
Magenkarzinomen zu revolutionieren. PAIKON lautet der Name der von asgen
entwickelten, einzigartigen KI-Pipeline, mit der innerhalb weniger Minuten
mikroskopische Aufnahmen ganzer Tumorareale automatisch analysiert werden.
Mit diesem als HER2-FISH-Analyse bezeichneten Verfahren wird die
Ausprägung von für Brust- und Magentumore relevanten Tumormakern
untersucht, um so Aufschlüsse über geeignete Therapieformen zu generieren.
Aktuell läuft diese Untersuchung noch manuell ab. Pathologinnen und
Pathologen oder entsprechend geschultes medizinisches Personal zählen
hierfür sichtbar gemachte Tumormaker-Signale in circa 20 Zellkernen von
mikroskopiertem Gewebe repräsentativ stichprobenartig aus, um Rückschlüsse
auf das Tumorwachstum ziehen zu können. Zur Bestimmung der Erfolgsquoten
finden regelmäßig Ringversuche statt. Bei Unklarheiten im
Auszählungsprozess wird zusätzliches Fachpersonal konsultiert und die
Analyse gegebenenfalls wiederholt, teilweise auch mit einer höheren Anzahl
an Zellkernen. Dieses Kontrollverfahren senkt zwar die Gefahr
individueller Fehler, erhöht den Zeit- und Personalaufwand jedoch massiv.
Eine KI-basierte Auswertung wird das Prozedere beschleunigen und
potenziell verlässlicher gestalten. PAIKON grenzt zu analysierende
Bereiche (ROI: Region of interest) ein und Zellkerne sowie darin
enthaltene Tumormaker lassen sich automatisch erkennen. Auswahl der ROI
und Segmentierung der Zellkerne können dabei sowohl vollautomatisch als
auch manuell ablaufen, Pathologinnen und Pathologen können also jederzeit
intervenieren.
Professor Gustavo B. Baretton, Direktor des Institutes für Pathologie am
Universitätsklinikum Carl Gustav Carus, hält eine entsprechende Co-
Existenz von KI sowie Pathologinnen und Pathologen für nötig, um Akzeptanz
zu schaffen und KI als Assistenz und nicht als Ersatz für die eigene
Arbeit zu begreifen. „Dennoch befinden wir uns in einer Phase, in der KI-
Lösungen eine immer wichtigere Rolle für die Zukunftsfähigkeit der
Pathologie spielen. Als Institut sind wir offen für entsprechende
Anwendungen und freuen uns über die Zusammenarbeit mit asgen und das
weltweite Interesse an solchen Lösungen“, sagt Prof. Baretton.
Tatsächlich sind sowohl asgen als auch das Institut für Pathologie des
Universitätsklinikums Carl Gustav Carus Dresden in EMPAIA, einem KI-
Leuchtturmprojekt des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie
(BMWi), vertreten, das als eines von 16 Verbundprojekten aus ursprünglich
130 Einreichungen als Gewinner aus dem KI-Innovationswettbewerb des BMWi
hervorging. Das Projekt erfuhr insbesondere wegen seines namenhaften
Konsortiums und der ambitionierten Zielsetzung weltweite Beachtung. Mit
einer Förderung von 11 Millionen Euro über drei Jahre und weiteren 6,2
Millionen Euro von Industriepartnern wie Philips oder Roche forciert
EMPAIA die Schaffung eines Ökosystems zur Entwicklung, insbesondere aber
Inverkehrbringung von KI-Lösungen für pathologische Institute in ganz
Deutschland. Neben Partnern aus Industrie und Verbänden besteht das
Konsortium aus einer Reihe von klinischen Referenzzentren, in denen
innovative KI-Produkte vorab getestet werden sollen. Aktuell läuft im
Institut für Pathologie des Dresdner Uniklinikums – eines der
Referenzzentren – die Validierungsphase von PAIKON. Mit Hilfe der
Fachexpertise am Institut wird die KI-Lösung aktuell trainiert. Auf Basis
von Trainingsdatensätzen, die sich aus Aufzeichnungen von Markierungen und
Klassifizierungen von Zellkernen durch viele unabhängige Pathologinnen und
Pathologen speisen, soll kollektives Wissen gebündelt und gleichzeitig
herausgefunden werden, welchen Einfluss das Softwaresystem tatsächlich auf
die Qualität und Geschwindigkeit pathologischer Untersuchungen hat und wie
groß ein mögliches Bias auf individueller Ebene ist. Durch diesen Prozess
wird letztlich die Bandbreite an menschlichem Wissen um die über die KI
abzubildende Analyse erweitert und ein individueller menschlicher Fehler
(falls vorhanden) in seiner Gewichtung stark reduziert.
Professur für Clinical AI am EKFZ beschleunigt Entwicklung
Zur allgemeinen Strategie, KI in den klinischen Alltag einfließen zu
lassen, passt auch, dass im Rahmen des Aufbaus des Else Kröner Fresenius
Zentrums (EKFZ) für Digitale Gesundheit momentan eine Professur für
Clinical Artificial Intelligence (AI) ausgeschrieben ist. Hierin sollen
konkrete, klinisch relevante Fragestellungen aufgegriffen und mittels
Methoden der KI neue Erkenntnisse zu den Pathomechanismen von Erkrankungen
und der Verknüpfung, klinischer und Bildgebungsdaten erbracht werden. Für
Professor Jochen Hampe, wissenschaftlicher Sprecher des EKFZ für Digitale
Gesundheit, ist die Einrichtung der Professur für Clinical AI nur die
logische Fortführung, des am Uniklinikum Dresden eingeschlagenen Weges.
„Künstliche Intelligenzen spielen am Campus Dresden eine immer größere
Rolle und werden immer gewinnbringender eingesetzt. Wir konnten am EKFZ
für Digitale Gesundheit gerade Fördermittel vom Bundesministerium für
Bildung und Forschung (BMBF) einwerben, mit denen Zulassungsprozesse von
Medizinprodukten durch KI sicherer und transparenter gestaltet werden
sollen. Zusammen mit den Bestrebungen aus dem EMPAIA-Projekt sind damit
wichtige Forschungsgrundlagen geschaffen, die im Rahmen einer Professur
ausgebaut werden können,“ so Prof. Hampe.
Ein Ende des „KI-Runs“ ist dabei gar nicht absehbar. Weitere
Projektvorhaben sind bereits eingereicht und PAIKON soll bei positivem
Befund der Validierung bereits ab Ende des Jahres Routine bei der
Brustkrebsanalyse werden. „Die Akzeptanz wird ganz automatisch kommen“,
ist sich Professor Baretton sicher. „Schließlich sind Pathologinnen und
Pathologen, MTAs sowie andere Akteure des Bereichs eng in die klinische
Erprobung eingespannt und bereits jetzt in der Validierungsphase deutet
sich das Potenzial der KI-Lösung an,“ so Professor Baretton.
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