Mit ihrer Studie, die sie als noch unbegutachtetes Online-Manuskript veröffentlicht haben, zeigten Kölzer und Kollegen das Potenzial auf, das in der Digitalisierung der Pathologie steckt. Sie trainierten einen lernenden Algorithmus mit einem Datensatz aus Gewebeschnitt-Bildern von Dickdarmtumoren, den dazugehörigen RNA-Sequenzierungsdaten und Daten über die Krankheitsverläufe.
Der Algorithmus traf mit seiner Klassifizierung in den allermeisten Fällen ins Schwarze: Bei einer statistischen Analyse der Quote, mit der das Programm den Tumor falsch diagnostizierte - beispielsweise ein aggressives Geschwür unterschätzte oder ein relativ harmloses überbewertete - schnitt der Test laut Kölzer sogar besser ab als manch anderer etablierter Test.
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