KI und die schwierigen Probleme der Welt · Medizin & Wirkstoffforschung · Nature (computational biology) · 2026-10-16
Autonome Markierung chirurgischer Resektionsränder mithilfe eines Foundation-Modells
Originaltitel: Autonomous labeling of surgical resection margins using a foundation model
Die Beurteilung chirurgischer Resektionsränder in der Pathologie wird durch manuelle Markierungsfehler, Gewebeverzerrungen und Kauterisationsschäden beeinträchtigt. Die Autoren entwickelten ein virtuelles Markierungsnetzwerk, das ein eingefrorenes Foundation-Modell und einen kleinen Klassifikator nutzt, um den Rand auf Whole-Slide-Bildern ohne physische Tinte abzubilden. Auf 20 Schnitten aus unbekannten Gewebeblöcken erreichte es eine Genauigkeit auf Regionenebene von etwa 73.3% und erzeugte Überlagerungen, die qualitativ mit den Annotationen von Experten übereinstimmten. Die Ergebnisse sind ein Machbarkeitsnachweis und müssen in größeren klinischen Kohorten validiert werden.