Nutzung von KI in der Pathologie: Ein wichtiges Werkzeug, das sorgfältige Handhabung erfordert

Der Bereich der Pathologie, ein integraler Bestandteil des Gesundheitssystems, nähert sich einem Krisenpunkt, da die konstante und wachsende Nachfrage nach pathologischen Dienstleistungen die Zahl der Pathologen zu übersteigen droht. Das Ungleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage wird durch einen gestiegenen Bedarf an Gesundheitsversorgung, einen weltweiten Mangel an Pathologen und die zunehmende Komplexität der medizinischen Diagnostik verursacht – all dies kann sich auf die Gesundheitsversorgung und die Patientenergebnisse auswirken. Im Durchschnitt gibt es weltweit etwa 14 Pathologen pro eine Million Menschen, wobei die Unterschiede in Entwicklungsländern größer sind. Dieser Arbeitskräftemangel entsteht, da die Krebsraten weiter steigen. Im Jahr 2022 gab es weltweit fast 20 Millionen Neuerkrankungen und 9,7 Millionen krebsbedingte Todesfälle. Bis 2040 wird die Zahl der neuen Krebsfälle pro Jahr voraussichtlich auf 29,9 Millionen und die Zahl der krebsbedingten Todesfälle auf 15,3 Millionen steigen.

Eine Fehldiagnose einer Krebserkrankung oder eine Verzögerung der Behandlungszeit für Krebspatienten kann über Leben und Tod entscheiden. Während die heutigen typischen Biopsieergebnisse durchschnittlich ein bis zwei Wochen dauern, führt die steigende Nachfrage nach Krebsbiopsien und das sinkende Angebot an Pathologen zu einem drohenden Wendepunkt. Es gibt jedoch ein Licht am Ende des Tunnels, und dieses Licht ist künstliche Intelligenz (KI).

Digitale Transformation: Labore auf Erfolgskurs bringen

Die Gesundheitsbranche hat die digitale Transformation schnell angenommen. Tatsächlich geben fast 90 % der Führungskräfte im Gesundheitssystem an, dass die digitale Transformation für ihre Organisationen hohe oder höchste Priorität hat. KI ist eine entscheidende Komponente der digitalen Transformation und wird bereits in allen Krankenhaussystemen weit verbreitet. Beispielsweise nutzen Radiologieabteilungen, die ebenfalls mit der steigenden Patientennachfrage zu kämpfen haben, KI-gestützte Lösungen, um Arbeitsabläufe in der Computertomographie (CT) zu rationalisieren und die Bildqualität zu maximieren. Dies umfasst alles von der Verwendung von KI, um sicherzustellen, dass sich der Patient für die Untersuchung in der richtigen Position befindet, bis hin zur Verwendung zur Rekonstruktion von Bildern, zur Reduzierung der Strahlendosen und zur Verbesserung der Bildqualität.

Zweifellos kann die Leistungsfähigkeit der KI auch auf Labore ausgedehnt werden, die KI nutzen können, um die Angebots- und Nachfragekrise zu lindern und die Effizienz, Genauigkeit und Geschwindigkeit der Labordiagnostik zu verbessern. Labore können KI nutzen, um pathologische Objektträger zu scannen und sie mit fortschrittlichen Algorithmen zu analysieren, um verschiedene Gewebetypen zu identifizieren, Krebszellen zu erkennen und sogar den Schweregrad des Krebses einzustufen. Dieser Prozess ahmt den diagnostischen Ansatz eines Pathologen nach, bietet jedoch eine zusätzliche Präzisionsebene. Es hilft nicht nur, Diagnosefehler zu reduzieren, indem es potenzielle Probleme aufzeigt, sondern bietet Pathologen auch die Möglichkeit, etwaige Unstimmigkeiten zu überprüfen und zu korrigieren, bevor sie eine Diagnose abschließen – ein notwendiger Schritt.

Bemerkenswert ist, dass Pathologen selbst auf KI setzen. In einer Umfrage aus dem Jahr 2019 – als KI noch in den Kinderschuhen steckte – schienen Pathologen den Wert der KI bereits zu erkennen. Da die meisten Pathologen offen für die Aussicht auf den Einsatz von KI sind oder sich sogar darüber freuen, scheint es, dass diejenigen, die sich dagegen wehren, Gefahr laufen könnten, ins Hintertreffen zu geraten oder durch Pathologen ersetzt zu werden, die KI in der Praxis einsetzen. Bemerkenswert ist, dass jetzt der ideale Zeitpunkt ist, Strategien zu entwickeln, wie KI in die Pathologie integriert werden kann, da Pathologen bestrebt sind, KI einzuführen, und die Industrie auf deren Vorteile angewiesen ist. Um das Potenzial voll auszuschöpfen, müssen Labore jedoch sicherstellen, dass sie wissen, wie sie KI effektiv nutzen können. Ohne dieses Verständnis besteht die Gefahr, dass die Vorteile der Technologie untergraben werden und möglicherweise der gesamten Branche Schaden zugefügt wird.

Gewährleistung der Pathologie-KI-Innovation ohne Kannibalisierung

Im Bereich der Pathologie sollte KI als Sicherheitsnetz – eine weitere Validierungsebene – und nicht als Ersatz für menschliches Fachwissen eingesetzt werden. Wenn KI nicht richtig eingesetzt wird, kann sie einen Kreislauf der Mittelmäßigkeit erzeugen, der letztendlich der gesamten Branche schaden kann. Dieser Zyklus könnte etwa so aussehen:

Kompetenzverlust – Wenn sich Pathologen zu stark auf KI verlassen, riskieren sie, ihre diagnostischen Fähigkeiten zu verlieren, was ihre Fähigkeit, komplexe Fälle ohne technologische Unterstützung zu interpretieren, untergräbt. Veraltete Daten – Damit die KI effektiv bleibt, muss sie regelmäßig mit neuen Daten aktualisiert werden. Wenn Pathologen grundlegende Fähigkeiten verlieren, bedeutet das, dass sie KI-Systeme nicht mehr mit den neuesten Forschungsergebnissen und realen Daten aktualisieren, wodurch veraltete oder ungenaue Informationen bestehen bleiben und zu schlechteren Patientenergebnissen führen. Kannibalisierung – Wenn KI auf ihre eigenen veralteten Ergebnisse trainiert wird, könnte sich eine Rückkopplungsschleife bilden, die dazu führt, dass sich die Technologie im Wesentlichen „selbst auffrisst“, indem sie Entscheidungen auf der Grundlage sich wiederholender oder fehlerhafter Daten trifft, was ihre Zuverlässigkeit im Laufe der Zeit weiter verringert.

Deshalb ist die menschliche Aufsicht durch nichts zu ersetzen. Pathologen bringen Kontextwissen, Intuition und kritisches Denken mit, die KI derzeit nicht reproduzieren kann, insbesondere wenn es um einzigartige oder seltene Fälle geht, die außerhalb der Standardmuster liegen. Indem Pathologen stattdessen KI-Systeme und -Tools zur Validierung von Testergebnissen und zur Identifizierung oder Korrektur von Fehldiagnosen zur Verfügung gestellt werden, entsteht ein digitales Sicherheitsnetz für eine Branche, die für die genaue und effektive Erstellung von Diagnosen über Leben und Tod verantwortlich ist. Diese Art der Unterstützung ist von unschätzbarem Wert. Das Schöne an KI liegt in ihrer Fähigkeit, die Bemühungen von Pathologen zu ergänzen und ihnen die Gewissheit zu geben, dass sie ein höheres Maß an diagnostischer Präzision und Effizienz erreichen.

Diese erhöhte Präzision und Effizienz entlastet Pathologen und ermöglicht ihnen, sich auf Forschung und fortgeschrittene Problemlösungen zu konzentrieren – Aktivitäten, die wiederum zur kontinuierlichen Verbesserung und Verfeinerung der KI-Algorithmen beitragen. Dadurch wechseln wir von einem Kreislauf der Mittelmäßigkeit zu einem Kreislauf der Exzellenz, für jeden Patienten, überall. Letztendlich können Labore durch die Nutzung der Fähigkeiten der KI bei der Datenanalyse und dem adaptiven Lernen die Diagnosestandards erhöhen, die Patientenversorgung verbessern und die Komplexität der modernen Gesundheitsversorgung mit größerer Zuversicht und Produktivität meistern.

Foto: Alvarez, Getty Images

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