Künstliche Intelligenz in der Pathologie: Potenziale für Präzision, Effizienz und Zusammenarbeit
MEMBER IN THE JOINT ACADEMIC PARTNERSHIP
since
Joint Academic Partnership Health
Prof. Dr.-Ing. Marc Aubreville
Hochschule Flensburg
In unserer Forschung beschäftigen wir uns hauptsächlich mit computer-gestützter Diagnose medizinischer Bilder als holistischem Prozess. Dies schließt neben der automatisierten Erkennung von relevanten Landmarken und Strukturen in medizinischen Bildern mittels Methoden der künstlichen Intelligenz auch den diagnostischen Prozess ein. Insbesondere betrachten wir hierbei auch das Zusammenspiel zwischen medizinischem Experten und Algorithmen und die dabei entstehenden diagnostischen Biases. Ein weiterer Schwerpunkt unserer Arbeit ist der Transfer von in der Grundlagenforschung erfolgreich evaluierten Methoden in medizinische Studien, worauf wir auf ein breites Netzwerk an Partnern in der Medizin zurückgreifen können.
Projects:
Prof. Dr.-Ing. Katharina Breininger
Forschungsschwerpunkte:
- Medical Image Analysis
- Machine Learning
- Microscopy & Interventional Imaging
Projects:
Publikationen
Ammeling, J., Aubreville, M., Fritz, A., Kießig, A., Krügel, S., & Uhl, M. (2025):
An interdisciplinary perspective on AI-supported decision making in medicine. Technology in Society, 81, 102791.
https://doi.org/10.1016/J.TECHSOC.2024.102791
Ammeling, J., Ganz, J., Wilm, F., Breininger, K., & Aubreville, M. (2025):
Investigation of Class Separability within Object Detection Models in Histopathology. IEEE Transactions on Medical Imaging.
https://doi.org/10.1109/TMI.2025.3560134
Banerjee, S., Bertram, C. A., Ammeling, J., Weiss, V., Conrad, T., Klopfleisch, R., Kaltenecker, C., Breininger, K., & Aubreville, M. (2025):
Comprehensive Dataset of CoarseTumor Annotations for The Cancer Genome Atlas Breast Invasive Carcinoma. Informatik Aktuell, 260–265.
https://doi.org/10.1007/978-3-658-47422-5_56
Bertram, C. A., Weiss, V., Donovan, T. A., Banerjee, S., Conrad, T., Ammeling, J., Klopfleisch, R., Kaltenecker, C., & Aubreville, M. (2025):
Histologic Dataset of Normal and Atypical Mitotic Figures on Human Breast Cancer (AMi-Br). Informatik Aktuell, 113–118.
https://doi.org/10.1007/978-3-658-47422-5_25
Ganz, J., Ammeling, J., Jabari, S., Breininger, K., & Aubreville, M. (2025):
Re-identification from histopathology images. Medical Image Analysis, 99, 103335.
https://doi.org/10.1016/J.MEDIA.2024.103335
Ganz, J., Ammeling, J., Rosbach, E., Lausser, L., Bertram, C. A., Breininger, K., & Aubreville, M. (2025):
Is Self-supervision Enough? Informatik Aktuell, 63–68.
https://doi.org/10.1007/978-3-658-47422-5_15
Rosbach, E., Ammeling, J., Krügel, S., Kießig, A., Fritz, A., Ganz, J., Puget, C., Donovan, T., Klang, A., Köller, M. C., Bolfa, P., Tecilla, M., Denk, D., Kiupel,M., Paraschou, G., Kok, M. K., Haake, A. F. H., de Krijger, R. R., Sonnen, A. F. P., … Aubreville, M. (2025):
“When Two Wrongs Don’t Make a Right” - Examining Confirmation Bias and the Role of Time Pressure During Human-AI Collaboration in Computational Pathology. Conference on Human Factors in Computing Systems - Proceedings.
https://doi.org/10.1145/3706598.3713319/SUPPL_FILE/PN4307.ZIP
Rosbach, E., Ganz, J., Ammeling, J., Riener, A., & Aubreville, M. (2025):
Automation Bias in AI-assisted Medical Decision-making under Time Pressure in Computational Pathology. 129–134.
