29. November 2024

Präzisionsmedizin und KI

Einblicke in die Zukunft der Gewebediagnostik im FIAS Forum

​Am Abend des 28.11. lud das FIAS zu einem hochkarätigen Vortrag ein, der die Schnittstelle zwischen moderner Pathologie und Künstlicher Intelligenz beleuchtete. Unter dem Titel „Präzisionsmedizin und der Einsatz von KI in der Gewebediagnostik“ gaben Prof. Dr. Wild und Frau Dr. Flinner spannende Einblicke in die aktuellen Entwicklungen eines sich rapide wandelnden medizinischen Fachgebiets.

Prof. Dr. Wild eröffnete die Veranstaltung mit einem anschaulichen Überblick über die Arbeit der Pathologie im Jahr 2024. Besonders eindrücklich erklärte er die Fehlvorstellungen die viele Bürgerinnen und Bürger von der Pathologie haben. So erklärte er den Unterschied zwischen Pathologie und Gerichtsmedizin – zwei Disziplinen, die häufig verwechselt werden. Den  Schwerpunkt legte er aber auf die Prozesse im Arbeitsalltag. Häufig werden im Operationssaal Gewebeproben entnommen und müssen innerhalb kürzester Zeit analysiert werden, um den Chirurgen schnelle Entscheidungen zu ermöglichen. Moderne Pathologie bedeutet dabei heute nicht mehr nur die Analyse von Gewebeschnitten unter dem Mikroskop. Daten aus der DNA- und RNA-Sequenzierung fließen zunehmend in die Diagnostik ein und erweitern die Präzision der Befunde. 

Zuletzt ging er noch auf die immer größere Digitalisierung im Arbeitsalltag der Pathologinnen und Pathologen ein. Die mikroskopischen Bilder, zum Beispiel werden zukünftig direkt bei der Aufnahme gescannt und in Datenbanken aufgenommen. So können gemeinsam mit den mikrobiologischen Daten in kürzester Zeit Behandlungsempfehlungen und passende Medikamente empfohlen werden. 

Künstliche Intelligenz als Unterstützer, nicht als Ersatz

Frau Dr. Flinner übernahm im zweiten Teil des Abends und zeigte eindrucksvoll, wie Künstliche Intelligenz die Arbeit in der Pathologie revolutionieren kann. Ihr Vortrag betonte dabei stets die unterstützende Rolle der KI: „KI wird die Ärztinnen und Ärzte nicht ersetzen, sondern ihre Prozesse vereinfachen und verbessern.“  Sie erklärte aber auch anschaulich, wie man eine KI überhaupt trainiert und welche Fehler es zu vermeiden gilt. Gerade für die Besucherinnen und Besucher, die in ihrem Alltag noch nicht so viel über Künstliche Intelligenz gelernt haben, war das ein idealer Einstieg in das Themengebiet. 

Frau Dr. Flinner stellte danach mehrere praktische Anwendungen vor, die in Zukunft die Diagnostik präziser und effizienter machen könnten. Ein beeindruckendes Beispiel ist die Nutzung von KI bei der Vorsortierung von Gewebeschnitten. Während einer Operation analysiert die KI die Schnitte und zeigt den Pathologen jene Bilder mit der höchsten Wahrscheinlichkeit eines positiven Befundes zuerst an. Dies verkürzt die Wartezeit für das OP-Team erheblich, da positive Befunde schneller entdeckt werden. Ein weiteres Einsatzgebiet ist die Unterstützung bei seltenen Fällen oder die doppelte Kontrolle zur Vermeidung von Falschdiagnosen, die – obwohl selten – schwerwiegende Folgen haben können.

Digitale Zukunft der Medizin

Abschließend zeigte die Veranstaltung nicht nur, wie weit die Digitalisierung der Pathologie bereits fortgeschritten ist, sondern auch, welches Potenzial noch ungenutzt bleibt. Besonders der interdisziplinäre Ansatz, der medizinisches Fachwissen mit innovativen Technologien kombiniert, wurde von den Referierenden hervorgehoben. So zeigten sie auch einige gemeinsame Projekte mit den FIAS-Forschungsgruppen, die durch ihre Expertise in neuroyalen Netzwerken und Computing vielerlei Synergien ermöglichen. 

Die Zuhörerinnen und Zuhörer, darunter sowohl Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen, Studierende, als auch interessierte Laien, nutzten die Gelegenheit für eine lebhafte Diskussion. Diese wurde noch lange nach den Vorträgen bei Wein und Brezeln im gemütlichen Ambiente des Faculty Club des FIAS fortgeführt.

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Forum Flinner Wild
Interessante Diskussion beim FIAS Forum: Prof. Dr. Wild und Frau Dr. Flinner erklärten, wie Digitalisierung und KI die Gewebediagnostik nachhaltig verbessern können.