Diagnostik eines seltenen Lymphoms durch integrative KI – Prof. Davide Rossi (IOR-USI), Prof. Luca Mazzucchelli (EOC) und Prof. Alessandro Giusti (SUPSI)

Verbesserung der Diagnostik bei nodalen Marginalzonenlymphomen durch die Integration von digitaler Pathologie, Molekularbiologie und künstlicher Intelligenz

Das nodale Marginalzonenlymphom (NMZL) ist eine seltene und schwer diagnostizierbare B-Zell-Erkrankung, die oft falsch diagnostiziert wird. Die Forscher schlagen einen digitalen Pathologieansatz vor, der hoffentlich erfahrene Pathologen bei der korrekten Diagnose des NMZL übertreffen wird. Dazu werden sie Deep Learning einsetzen. Bildgebungsdaten, klinische und molekulare Daten werden integriert und ein Klassifikator erstellt, in welchen Ärzte ihre gesamten Objektträger-Scans hochladen können, um eine korrekte NMZL-Diagnose zu erhalten. Das Team hofft, mithilfe von 900 NMZL-Fällen und den dazugehörigen Proben und Daten aus ganz Europa eine klinisch anwendbare und dennoch technisch ausgefeilte Methode zur Identifizierung dieses seltenen Lymphom-Subtyps zur Verfügung stellen zu können.