Use Case und Status Digitale Pathologie

Implementierung einer Digitalen Pathologie am Dr. Senckenbergischen Institut für Pathologie (SIP) am Universitätsklinikum Frankfurt

Digitale Pathologie ist die Digitalisierung aller für den Pathologiebefund notwendigen Daten inklusive der histologischen Präparate und hat das Ziel, einen vollständig digitalen Workflow für die diagnostische Befundung zu ermöglichen. Computerunterstützte Pathologie (sog. „Computational Pathology“) ist die automatisierte Analyse der digitalen Daten mittels klassischer Bildverarbeitung, maschinellem Lernen und/oder Methoden der Datenintegration und hat das Ziel, die Arbeit in der Pathologie reproduzierbarer, nachvollziehbarer und robuster zu machen.

Schlüsselwörter: Digitale Pathologie, künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Deep Learning, computerunterstützte Pathologie, Computational Pathology, Fluoreszenz-basierte Konfokalmikroskopie, Slidescanner

Ausgangssituation

Das Dr. Senckenbergische Institut für Pathologie (SIP) am Universitätsklinikum Frankfurt am Main ist für patientenorientierte Diagnostik und Forschung an Gewebeproben und Zellen zuständig. Die Pathologie ist ein zentrales diagnostisches Fach am Universitätsklinikum Frankfurt und deckt ein breites Spektrum der morphologischen und molekularpathologischen Diagnostik sowie der gewebebasierten Forschung ab. Das SIP verfügt über ein histologisches, immunhistologisches, molekularpathologisches sowie ein zytologisches Labor. Hier wird Diagnostik aus Gewebeproben von jährlich mehr als 30.000 Patient:innen sowie aus Gewebeflüssigkeiten von ca. 10.000 Patient:innen betrieben. Derzeit arbeiten ca. 50 Angestellte in Forschung, Lehre und Krankenversorgung und ca. 30 Medizinstudierende werden im Rahmen von Doktorarbeiten betreut.

Das SIP ist ein wichtiger und zentraler Baustein für die Umsetzung des Konzepts der Präzisionsmedizin am Universitätsklinikum Frankfurt. Die Grundlage hierfür sind strukturierte pathologische Diagnosen, (digitale) histologische Bilder, molekularpathologische Daten sowie bekannte Interaktionen zwischen Genveränderungen und Medikamenten, um individuelle Vorhersagen für jeden einzelnen Patienten erstellen zu können (Abb. 1).

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*Einige Inhalte sind aufgrund gesetzlicher Bestimmungen nach dem Heilmittelwerbegesetz (HWG) medizinischen Fachkreisen vorbehalten.

Autoren
Prof. Dr. med. Peter J. Wild ¹ ² ³

Dejan Bozinovic1, 
Dr. med. Maximilian N. Kinzler1, 
Dr. rer. physiol. Melanie Demes1, 
Dr. med. Nada Abedin1,
 Dr. phil nat. Katrin Bankov1, 
Prof. Dr. med. Henning Reis1, 
Dr. med. Simon Bernatz4, 
Prof. Dr. med. Thomas Vogl4, 
Dr. rer. nat. Nadine Flinner1, 3

1 Dr. Senckenbergisches Institut für Pathologie, Universitätsklinikum Frankfurt, Frankfurt am Main
2 Wildlab, Universitätsklinikum Frankfurt MVZ GmbH, Frankfurt am Main
3 Frankfurt Institute for Advanced Studies (FIAS), Frankfurt am Main
4 Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie, Universitätsklinikum Frankfurt, Frankfurt am Main

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