KI und die schwierigen Probleme der Welt · Medizin & Wirkstoffforschung · Nature (computational biology) · 2026-10-21
Auf dem Weg zu zuverlässiger morphologischer Subtypisierung und Krebserkennung in der Barrett-Ösophagus-Pathologie durch Ensembling von Foundation-Modellen
Originaltitel: Towards reliable morphological subtyping and cancer detection on Barrett’s esophagus pathology through ensembling foundation models
Die Zuverlässigkeit von Histopathologie-Foundation-Modellen (Histo-FMs) für diagnostische Aufgaben aus der Praxis ist bislang unbewiesen. An der BarrettNet-Kohorte aus 3528 H&E-gefärbten Whole-Slide-Bildern von 790 Patienten, die Kategorien von normal bis zum Ösophagusadenokarzinom umfasst, testeten die Forschenden deren Einsatz für die morphologische Subtypisierung des Barrett-Ösophagus und die Krebserkennung. Die Aggregation der fünf expertenkonsistentesten Single-Scale-Modelle über Vergrößerungen und Backbones hinweg brachte inkrementelle Zuwächse (AUROC 0.907 für die Subtypisierung und 0.909 für die Krebserkennung), während die Dysplasiebeurteilung nur begrenzten Nutzen zeigte und eine externe Validierung weiterhin notwendig bleibt.