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KI-Modell verbessert Geschwindigkeit und Genauigkeit in der medizinischen Diagnostik
Eine Studie, die von Dr. Tingying Peng, Helmholtz AI PI am Computational Health Center bei Helmholtz Munich, und Dr. Melanie Boxberg aus der Pathologieabteilung der TUM geleitetet wurde, hat eine neue Technologie vorgestellt, die darauf abzielt, die Analyse von Gewebeproben unter dem Mikroskop für Ärzte zu verbessern. Die Forschung befasst sich mit den Herausforderungen von Ganzschnittbildern, die aufgrund des Mangels an ausreichend gelabelten Beispielen für die Schulung von KI-Modellen oft schwer zu interpretieren sind. Diese Datenbegrenzung hat bisher die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Diagnostik eingeschränkt, doch die neue Technologie soll diese Hindernisse überwinden und den Diagnoseprozess transformieren.
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Original-Publikation
Tran et al., 2025: Navigating Through Whole Slide Images With Hierarchy, Multi-Object, and Multi-Scale Data. IEEE Transactions on Medical Imaging. DOI: 10.1109/TMI.2025.3532728
