Die Digitalisierung wird die Arbeit in der Pathologie grundlegend verändern, genauso wie es in der Radiologie der Fall war. Mit der Lösung von Philips können Pathologie-Institute die Befundung in der klinischen Routinediagnostik digitalisieren und sie damit vom klassischen Mikroskop auf den Bildschirm transferieren. Die Lösung ist interoperabel mit dem jeweils vorhandenen Laborinformationssystem.
Die Pathologie steht vor Herausforderungen: Auf der einen Seite fehlen dem Fach Nachwuchskräfte, auf der anderen Seite nimmt die Arbeit beispielsweise durch die Präzisionsdiagnostik in der Krebstherapie stetig zu. Damit einher geht auch ein Trend zu mehr quantitativen Analysen. Die Digitalisierung der Pathologie kann hier auf unterschiedliche Weise Entlastung schaffen und im Labor die Effizienz und Qualität der Befundung verbessern. Darüber hinaus ist sie Basis für die Bildung von Befundungsnetzwerken, zum Beispiel zur Lastenverteilung oder zur Zweitbefundung. Nicht zuletzt tragen digitale Strukturen dazu bei, dass sich befundunterstützende Bildanalysesoftware, basierend auf künstlichen Intelligenzalgorithmen, etabliert, die seit Jahren im Ausland erfolgreich im klinischen Routineeinsatz ist.
Prozesse der digitalen Pathologie
In der digitalen Pathologie wird die Probe klassisch auf einem Objektträger aufbereitet und von einem Scanner digitalisiert. Die Probenzuordnung zu einem Fall und die Verknüpfung mit den Patienteninformationen im Laborinformationssystem erfolgt vollautomatisiert über den jeweiligen Barcode. Durch die Digitalisierung erübrigt sich der Transport zur Befundung. Das spart nicht nur Zeit, sondern reduziert auch Kosten. Pathologinnen und Pathologen können flexibel und, sofern alle nötigen Vorgaben eingehalten werden, ortsungebunden arbeiten. Von ihrem jeweiligen Arbeitsplatz greifen sie intra- oder internetbasiert auf die entsprechenden Dateien zu, die sie für die Befundung benötigen.
Entscheidungsunterstützung mit KI und Deep Learning
Die Auswertung der digital vorliegenden Objektträger kann mit Bildanalysetools unterstützt werden. Auf Basis von künstlicher Intelligenz und Deep Learning könnten sie zu einer schnelleren und präziseren Diagnose beitragen, indem sie beispielsweise automatisiert den Tumor oder die Metastase im Präparat finden und differenzieren. Auch ein unkomplizierter Austausch mit anderen Fachleuten über digitale Slide-Sharing-Konferenzen wird so möglich.
In der Krebsdiagnostik werden KI-gestützte Methoden und Deep Learning eingesetzt, um zum Beispiel bei der Erkennung von Brusttumoren zu eruieren, ob das untersuchte Gewebe frei von Krebszellen ist. Darüber hinaus unterstützen diese Anwendungen bei der Prognoseerstellung und helfen beim Erkennen von Brustkrebs-Metastasen.
Philips als Digitalisierungspartner
Bislang ist das Potenzial der Digitalisierung im österreichischen Gesundheitswesen unterdurchschnittlich ausgeschöpft. Mit ihr ergibt sich aber die Chance auf grundlegende Veränderungen, wie eine effizientere Zusammenarbeit und das flächendeckende Einbringen onkologischen Wissens. Bei der Mammut-Aufgabe der Digitalisierung braucht es Industrieunternehmen, die konsequent auf offene, standardbasierte und interoperable Lösungen setzen. Wichtig dabei: Lösungen müssen leicht integrierbar und für Vernetzung vorbereitet sein. Dazu sollten Technologien bereitstehen, die Interoperabilität für andere, bereits existierende IT-Systeme herstellen, sodass für die Häuser eine Gesamtlösung aus einer Hand entsteht.
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