Wissenschaftler der New York University (NYU) haben eine künstliche Intelligenz (KI) entwickelt, die Gehirntumore schneller und genauer diagnostiziert als erfahrene menschliche Pathologen.
Die Forscher nutzten stimulierte Raman-Histologie (SRH), eine hochauflösende Bildgebungstechnik mit Laser, um unsichtbare Gehirnbereiche sichtbar zu machen. Diese Bilder analysierte das KI-System in weniger als 150 Sekunden und lieferte präzise Diagnosen.
Eine Studie in Nature Medicine zeigt: Die KI erreichte eine Genauigkeit von 94,6 %, gegenüber 93,9 % bei menschlichen Ärzten.
„Als Neurochirurgen sind wir auf das angewiesen, was wir sehen. Diese Technologie macht Unsichtbares sichtbar, steigert Geschwindigkeit und Präzision im OP und minimiert Fehldiagnosen“, erklärt leitender Autor Dr. Daniel A. Orringer, außerordentlicher Professor für Neurochirurgie an der NYU Grossman School of Medicine. „Krebsoperationen werden dadurch sicherer und effektiver.“
Das neuronale Netzwerk wurde mit 2,5 Millionen SRH-Bildern trainiert, um Gewebe in 13 Kategorien – den häufigsten Hirntumorarten – zu klassifizieren.
In Operationen wurden Biopsien direkt analysiert, im Gegensatz zur Standardmethode mit 20 bis 30 Minuten Labordauer. Die KI ermöglichte eine nahtlose Integration in den OP-Alltag und verbesserte die Krebsdiagnostik erheblich.