Digitalisierung in der Dermatopathologie

PD Dr. med. Helmut Beltraminelli, Ente Ospedaliero Cantonale Locarno, beleuchtete im Rahmen der Veranstaltung «Haus der Dermatologie 2025», die am 4. Dezember 2025 in Luzern stattfand, die tiefgreifenden und nachhaltigen Veränderungen in Hinsicht auf Diagnostik, Arbeitsabläufe, Ausbildung und Forschung, die die Digitalisierung in der Dermatopathologie mit sich bringt.

Die Digitalisierung der Pathologie, insbesondere der Dermatopathologie, stellt einen tiefgreifenden Transformationsprozess dar, der Diagnostik, Arbeitsabläufe, Ausbildung und Forschung nachhaltig verändert, erläuterte PD Dr. med. Helmut Beltraminelli, Ente Ospedaliero Cantonale Locarno, in seinem Vortrag im Rahmen der Fortbildungsveranstaltung «Haus der Dermatologie 2025». Getrieben durch technologische Fortschritte im Bereich des «whole slide imaging», der Hochleistungsrechner sowie der künstlichen Intelligenz (KI) eröffnet die digitale Pathologie neue Möglichkeiten, die jedoch zugleich mit erheblichen organisatorischen, technischen und ethischen Herausforderungen verbunden sind. Aktuell sind in Europa nur wenige pathologische Institute vollständig digitalisiert, da die Pathologie aufgrund grosser Bilddaten und komplexer diagnostischer Workflows als eines der technisch anspruchsvollsten medizinischen Fachgebiete für die Digitalisierung gilt.¹

Voraussetzung für den Einsatz von KI

Die Implementierung von KI-Systemen setzt eine umfassende digitale Infrastruktur voraus. Nur vollständig digitalisierte Labore können KI-Algorithmen effizient in Routineprozesse integrieren.² In der Dermatopathologie werden KI-Anwendungen insbesondere für die Vorhersage von Krankheitsverläufen, die Identifizierung aggressiver Tumoren und die Unterscheidung zwischen verschiedenen Hauterkrankungen eingesetzt. Derzeit wird die Anwendung zur Quantifizierung immunhistochemischer Färbungen, zur automatischen Erkennung von Mitosen und Tumorrändern und zur zellulären Quantifizierung untersucht.³ Bisher ist die KI am häufigsten in Bezug auf die Beurteilung und Klassifikation von Nävi, Melanomen, seborrhoischen Keratosen und Basalzellkarzinomen getestet worden.^4,5 Studien zeigen, dass KI in klar definierten Szenarien eine sehr hohe diagnostische Genauigkeit erreichen kann. Die Ergebnisse verdeutlichen dabei, dass KI Patholog:innen nicht ersetzt, sondern ihre Arbeit ergänzen und Personal entlasten soll. Der Begriff der «augmented intelligence» beschreibt dieses Zusammenspiel treffend.

KI-Systeme sind besonders leistungsfähig bei repetitiven, zeitintensiven und quantitativen Aufgaben, während die finale diagnostische Bewertung weiterhin die klinische Erfahrung, Kontextualisierung und Verantwortung der Patholog:innen erfordert. Denn KI ist hervorragend für die Bearbeitung sich wiederholender Aufgaben geeignet, verfügt jedoch nicht über das kontextbezogene Urteilsvermögen und die klinische Feinfühligkeit menschlicher Patholog:innen, betonte Beltraminelli. Die Kombination aus menschlicher Expertise und KI führt nachweislich zu geringeren Fehlerraten und höherer Konsistenz.³

Implementierung und Change-Management

Die vollständige Digitalisierung eines pathologischen Labors ist ein komplexes Grossprojekt. Mehr als tausend Parameter – von der Auswahl geeigneter Scanner über IT-Architektur, Datenspeicherung, Validierung bis hin zu ergonomischen Arbeitsplatzbedingungen – müssen berücksichtigt werden. Neben der technischen Umsetzung ist das Change-Management entscheidend für den Erfolg. Dazu zählen transparente Kommunikation, kontinuierliche Schulungen, multidisziplinäre Zusammenarbeit und die aktive Einbindung aller Berufsgruppen. Erfahrungen aus bereits weitgehend digitalisierten Instituten zeigen deutliche Vorteile wie gesteigerte Effizienz, verbesserte Work-Life-Balance durch Remote-Arbeit, schnellere Konsultationen, optimierte Tumorboards sowie erweiterte Möglichkeiten in Forschung und Lehre.⁶

Limitationen und ethische Aspekte

Trotz grosser Fortschritte bestehen weiterhin Limitationen. KI-Modelle leiden unter eingeschränkter Generalisierbarkeit, insbesondere wenn Trainingsdatensätze nicht repräsentativ sind. Zusätzlich stellen Datenschutz, rechtliche Verantwortung und algorithmische Transparenz zentrale ethische Herausforderungen dar. Eine sorgfältige medizinische, rechtliche und ethische Validierung ist daher unerlässlich.

Auswirkungen auf Ausbildung und Forschung

Die Digitalisierung verändert nicht nur diagnostische Prozesse, sondern auch die Ausbildung zukünftiger Dermatopatholog:innen grundlegend. KI-gestützte Tutorensysteme können Lernende gezielt unterstützen, indem sie relevante morphologische Muster hervorheben, Feedback geben und diagnostische Entscheidungsprozesse zur Erstellung von Diagnoseberichten nachvollziehbar machen.⁵ Gleichzeitig ist es essenziell, klassische mikroskopische Fähigkeiten weiterhin zu vermitteln, um eine solide diagnostische Basis sicherzustellen.

Die Verfügbarkeit grosser digitaler Bilddatensätze eröffnet auch neue Perspektiven für die translationale Forschung. Digitale Archive mit grossen Mengen an elektronischen Patientenakten erlauben den schnellen Aufbau umfangreicher Kohorten, die retrospektive Analyse seltener Entitäten sowie die Verknüpfung histologischer Daten mit klinischen, molekularen und genetischen Informationen.⁴ KI kann hierbei helfen, neue Muster zu identifizieren, prognostische Marker zu entdecken und Hypothesen-generierende Analysen durchzuführen. Voraussetzung hierfür sind standardisierte Datenformate, qualitativ hochwertige Annotationen und klare Regelungen zur Datennutzung.

Globale Perspektive und Telepathologie

Ein weiterer wesentlicher Nutzen der digitalen Dermatopathologie liegt in der Verbesserung der globalen Gesundheitsversorgung. In vielen Regionen, insbesondere in Ländern mit niedrigem Einkommen, besteht ein gravierender Mangel an Patholog:innen. Telepathologie ermöglicht die Fernbefundung, Zweitmeinungen sowie strukturierte Ausbildungsprogramme über digitale Plattformen. Erste Programme zeigen, dass solche Ansätze kosteneffizient, skalierbar und nachhaltig sein können, sofern die passende technische Infrastruktur, rechtliche Rahmenbedingungen und die lokale Einbindung gewährleistet sind.⁷

Schlussfolgerung

Die digitale Dermatopathologie befindet sich an einem Wendepunkt – sie hat ihren Status als reine Innovation verlassen und ist im klinischen Alltag als Standardkomponente der modernen Medizin angekommen. Technologisch sind viele Voraussetzungen erfüllt, um digitale Workflows und KI breit in die Routine zu integrieren. KI kann ein äusserst nützliches Werkzeug für Screenings und zur Verringerung der Arbeitsbelastung darstellen.⁸ Die Digitalisierung der Dermatopathologie ist kein optionaler Trend, sondern eine notwendige strukturelle und technologische Weiterentwicklung zur Sicherstellung einer qualitativ hochwertigen, effizienten und zukunftsfähigen Patient:innenversorgung. Die aktive Rolle der Patholog:innen als medizinische, wissenschaftliche und ethische Instanz bleibt dabei unverzichtbar.