[Artificial intelligence in kidney transplant pathology].
Künstliche Intelligenz in der Nierentransplantationspathologie.
Computer assistance
Datenintegration
Deep learning
Histomorphometry
Kidney transplantation
Journal
Pathologie (Heidelberg, Germany)
ISSN: 2731-7196
Titre abrégé: Pathologie (Heidelb)
Pays: Germany
ID NLM: 9918384887506676
Informations de publication
Date de publication:
10 Apr 2024
10 Apr 2024
Historique:
accepted:
12
03
2024
medline:
10
4
2024
pubmed:
10
4
2024
entrez:
10
4
2024
Statut:
aheadofprint
Résumé
Artificial intelligence (AI) systems have showed promising results in digital pathology, including digital nephropathology and specifically also kidney transplant pathology. Summarize the current state of research and limitations in the field of AI in kidney transplant pathology diagnostics and provide a future outlook. Literature search in PubMed and Web of Science using the search terms "deep learning", "transplant", and "kidney". Based on these results and studies cited in the identified literature, a selection was made of studies that have a histopathological focus and use AI to improve kidney transplant diagnostics. Many studies have already made important contributions, particularly to the automation of the quantification of some histopathological lesions in nephropathology. This likely can be extended to automatically quantify all relevant lesions for a kidney transplant, such as Banff lesions. Important limitations and challenges exist in the collection of representative data sets and the updates of Banff classification, making large-scale studies challenging. The already positive study results make future AI support in kidney transplant pathology appear likely. HINTERGRUND: Auf künstlicher Intelligenz (KI) beruhende Systeme konnten mit guten Ergebnissen in der digitalen Pathologie und so auch in der digitalen Nephropathologie eingesetzt werden. Die Nierentransplantationspathologie ist ein Bereich, der potenziell besonders von der Nutzung von KI profitieren kann. Den aktuellen Stand der Forschung und die Limitationen im Bereich der KI-Unterstützung für die Nierentransplantationsdiagnostik aufzuzeigen, sowie einen Ausblick in die Zukunft zu geben. Eine Literaturrecherche erfolgte in PubMed und Web of Science den Suchbegriffen „Deep Learning“, „Transplant“ und „Kidney“. Basierend auf diesen Ergebnissen und den dort zitierten Studien wurde eine Selektion von Studien vorgenommen, die einen histopathologischen Fokus haben und KI verwenden, um eine verbesserte Nierentransplantationsdiagnostik zu ermöglichen. Viele Studien konnten bereits wichtige Beiträge insbesondere zur Automatisierung der Quantifizierung wichtiger histopathologischer Läsionen in der digitalen Nephropathologie liefern. Weitere histopathologische Veränderungen sind potenziell einfach automatisch quantifizierbar. Wichtige Limitationen und Herausforderungen bestehen in der Sammlung repräsentativer Datensätze und der regelmäßig erneuerten Banff-Klassifikation. Die bereits vorliegenden positiven Studienergebnisse lassen eine zukünftige KI-Unterstützung in der Nierentransplantationspathologie wahrscheinlich erscheinen.
Sections du résumé
BACKGROUND
BACKGROUND
Artificial intelligence (AI) systems have showed promising results in digital pathology, including digital nephropathology and specifically also kidney transplant pathology.
AIM
OBJECTIVE
Summarize the current state of research and limitations in the field of AI in kidney transplant pathology diagnostics and provide a future outlook.
MATERIALS AND METHODS
METHODS
Literature search in PubMed and Web of Science using the search terms "deep learning", "transplant", and "kidney". Based on these results and studies cited in the identified literature, a selection was made of studies that have a histopathological focus and use AI to improve kidney transplant diagnostics.
RESULTS AND CONCLUSION
CONCLUSIONS
Many studies have already made important contributions, particularly to the automation of the quantification of some histopathological lesions in nephropathology. This likely can be extended to automatically quantify all relevant lesions for a kidney transplant, such as Banff lesions. Important limitations and challenges exist in the collection of representative data sets and the updates of Banff classification, making large-scale studies challenging. The already positive study results make future AI support in kidney transplant pathology appear likely.
ZUSAMMENFASSUNG
UNASSIGNED
HINTERGRUND: Auf künstlicher Intelligenz (KI) beruhende Systeme konnten mit guten Ergebnissen in der digitalen Pathologie und so auch in der digitalen Nephropathologie eingesetzt werden. Die Nierentransplantationspathologie ist ein Bereich, der potenziell besonders von der Nutzung von KI profitieren kann.
ZIEL DER ARBEIT
UNASSIGNED
Den aktuellen Stand der Forschung und die Limitationen im Bereich der KI-Unterstützung für die Nierentransplantationsdiagnostik aufzuzeigen, sowie einen Ausblick in die Zukunft zu geben.
MATERIAL UND METHODEN
METHODS
Eine Literaturrecherche erfolgte in PubMed und Web of Science den Suchbegriffen „Deep Learning“, „Transplant“ und „Kidney“. Basierend auf diesen Ergebnissen und den dort zitierten Studien wurde eine Selektion von Studien vorgenommen, die einen histopathologischen Fokus haben und KI verwenden, um eine verbesserte Nierentransplantationsdiagnostik zu ermöglichen.
ERGEBNISSE UND SCHLUSSFOLGERUNG
UNASSIGNED
Viele Studien konnten bereits wichtige Beiträge insbesondere zur Automatisierung der Quantifizierung wichtiger histopathologischer Läsionen in der digitalen Nephropathologie liefern. Weitere histopathologische Veränderungen sind potenziell einfach automatisch quantifizierbar. Wichtige Limitationen und Herausforderungen bestehen in der Sammlung repräsentativer Datensätze und der regelmäßig erneuerten Banff-Klassifikation. Die bereits vorliegenden positiven Studienergebnisse lassen eine zukünftige KI-Unterstützung in der Nierentransplantationspathologie wahrscheinlich erscheinen.
Autres résumés
Type: Publisher
(ger)
HINTERGRUND: Auf künstlicher Intelligenz (KI) beruhende Systeme konnten mit guten Ergebnissen in der digitalen Pathologie und so auch in der digitalen Nephropathologie eingesetzt werden. Die Nierentransplantationspathologie ist ein Bereich, der potenziell besonders von der Nutzung von KI profitieren kann.
Identifiants
pubmed: 38598097
doi: 10.1007/s00292-024-01324-7
pii: 10.1007/s00292-024-01324-7
doi:
Types de publication
English Abstract
Journal Article
Review
Langues
ger
Sous-ensembles de citation
IM
Subventions
Organisme : Deutsche Forschungsgemeinschaft
ID : 322900939; 322900939
Organisme : HORIZON EUROPE European Research Council
ID : 101001791
Organisme : Bundesministerium für Bildung, Wissenschaft, Forschung und Technologie
ID : STOP-FSGS-01GM2202C
Organisme : Innovationsfond des Gemeinsamen Bundesausschusses
ID : 01VSF21048
Organisme : Medizinische Fakultät der RWTH Aachen
ID : 148/21
Informations de copyright
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