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Digitale Pathologie billiger, besser und schneller
- Scanner der University of Queensland erkennt Proben mittels Künstlicher Intelligenz von selbst
Brisbane, PTE, 21. Juli 2023
Patienten werden in Zukunft raschere und genauere Pathologie Ergebnisse erhalten – dank eines Systems für das Mikroskop #Scanning und die #Analyse. Forscher der University of Queensland
und von Sullivan Nicolaides Pathology (SNP) haben das Verfahren eigenen Angaben nach bereits erfolgreich in Brisbane getestet und implementiert. Auch wurde es bereits für den weltweiten Einsatz zugelassen. Laut dem Forschungsleiter Brian Lovell verbessert es System die Untersuchungen in Hinblick auf #Kosten, #Qualität und #Geschwindigkeit deutlich.
Tausende Untersuchungen
»Diese digitale Technologie analysiert pro Tag Tausende Untersuchungen und ist von den National Association of Testing Authorities zugelassen«, so Lovell. Zeitweise könne das System die Produktivität von Pathologen und Wissenschaftlern um den Faktor zehn oder mehr steigern. Es ermöglicht zudem das Einholen einer zweiten Meinung mittels Telepathologie und verbessert die Speicherung und den Zugang zu früheren Untersuchungsergebnissen drastisch.
»Es ist nicht mehr notwendig, dass die gläsernen Objektträger jahrelang aufbewahrt werden müssen«, unterstreicht Lovell. Laut dem SNP Geschäftsführer Michael Harrison nutzen die firmeneigenen Labore in Brisbane bereits das neue Verfahren. »Unsere Wissenschaftler verwenden jetzt häufig ein digitalisiertes Bild gemeinsam mit einer entsprechenden Künstlichen Intelligenz (KI) und müssen nicht mehr stundenlang am Mikroskop sitzen«, verdeutlicht Harrison.
Mikroskopie automatisiert
Laut Lovell hat es in der Vergangenheit sehr große Probleme mit der Erzielung von scharfen, genau im Fokus befindlichen Bildern gegeben, die ohne Beteiligung eines Menschen erstellt werden sollen. »Digitale #Pathologie Aufnahmen sind häufig tausende Male größer als die bekannten digitalen Fotos.« Daher ließ sich eine #Mikroskopie zur #Diagnose von Gewebe, Blut und anderen Probenarten bisher nicht automatisieren. »Unser Scanner nutzt eine Bildanalyse und KI.« Damit ließen sich, so Lovell, die Bildqualität stark verbessern und die Größe der Dateien verringern.
