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Diese Übersicht hat das Ziel, die Rolle der digitalen Pathologie und KI in der neuropathologischen Diagnostik zu bewerten, wobei die Anwendungen und Einschränkungen im Fokus stehen.

June 15, 2026Open Access

Digitale Pathologie und künstliche Intelligenz in der neuropathologischen Diagnostik: eine umfassende Übersicht über aktuelle Anwendungen, Herausforderungen und zukünftige Entwicklungen

Key Points

Diese Übersicht hat das Ziel, die Rolle der digitalen Pathologie und KI in der neuropathologischen Diagnostik zu bewerten, wobei die Anwendungen und Einschränkungen im Fokus stehen.
Systematische Literatursuche nach Studien von Januar 2015 bis Dezember 2025 gemäß den PRISMA 2020-Richtlinien.
Einbeziehung von 58 Studien zur Untersuchung von KI-Anwendungen in der Klassifikation von Gehirntumoren, der Beurteilung neurodegenerativer Erkrankungen und mehr.
Bewertung der diagnostischen Genauigkeit und methodischen Vielfalt der einbezogenen Studien.
KI-Systeme zeigen eine hohe diagnostische Genauigkeit bei der Klassifikation von Gehirntumoren und moderate Genauigkeit bei der Gradierung neurodegenerativer Erkrankungen.
Aufkommende Nützlichkeit von KI bei der Beurteilung von demyelinisierenden Erkrankungen trotz erheblicher methodologischer Heterogenität.
Aktuelle Herausforderungen schränken die weitgehende klinische Implementierung ein, einschließlich Standardisierung und Interpretierbarkeit der Modelle.

Abstract

Zusammenfassung Hintergrund Die digitale Pathologie und künstliche Intelligenz (KI) transformieren die neuropathologische Diagnostik grundlegend, indem sie eine hochdurchsatzfähige, reproduzierbare und quantitative Analyse komplexer neuronaler Gewebeproben ermöglichen. Diese umfassende Übersicht untersucht den aktuellen Stand der KI-Anwendungen in der neuropathologischen Diagnostik, einschließlich Tumorklassifikation, Beurteilung neurodegenerativer Erkrankungen und Bewertung entzündlicher Erkrankungen, mit einem Fokus auf aktuelle Fortschritte und methodische Einschränkungen. Hauptteil der Zusammenfassung Eine systematische Literatursuche wurde für Studien durchgeführt, die zwischen Januar 2015 und Dezember 2025 veröffentlicht wurden. Nach den PRISMA 2020-Richtlinien wurden 58 Studien einbezogen. KI-Systeme, insbesondere Deep-Learning-Modelle, die auf Ganzschnittbilder angewendet werden, zeigten eine hohe diagnostische Genauigkeit bei der Klassifikation von Gehirntumoren, moderate Genauigkeit bei der Gradierung neurodegenerativer Erkrankungen und aufkommende Nützlichkeit in der Bewertung von demyelinisierenden Erkrankungen. Es besteht jedoch eine signifikante Heterogenität in den Methoden der einbezogenen Studien. Während KI-Modelle vielversprechend in der Automatisierung routinemäßiger Aufgaben und der Integration von morphologischen und molekularen Daten sind, variiert ihre Leistung erheblich über verschiedene neuropathologische Teilgebiete hinweg aufgrund von Unterschieden in der Datensatzgröße, der Qualität der Annotationen und der inhärenten Komplexität der Erkrankungen. Schlussfolgerungen Die digitale Pathologie in Kombination mit KI stellt einen wesentlichen Fortschritt in der neuropathologischen Diagnostik dar. Während die aktuellen Beweise das Potenzial von KI-Systemen zur Erreichung hoher diagnostischer Genauigkeit, insbesondere in der Neuro-Onkologie, unterstützen, bleibt die weitgehende klinische Implementierung durch Herausforderungen im Zusammenhang mit Standardisierung, prospektiver Multizentrummvalidierung und der Interpretierbarkeit von Deep-Learning-Modellen eingeschränkt.

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