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Bibliografische Informationen
 Digitale Pathologie, Biobanking, KI, Standardisierung und Datenmanagement  
 Diese Abschlussarbeit wurde erstellt, um die Auswirkungen der digitalen Pathologie auf Biobanking und klinische Forschung zu bewerten. Auf der Grundlage einer Literaturrecherche untersucht diese Studie die technologischen Vorteile der digitalen Pathologie gegenüber traditionellen Methoden und wie sich diese Vorteile auf Biobanking-Anwendungen auswirken.

Die digitale Pathologie bietet dank hochauflösender Bildgebungstechnologien und computergestützter Analysewerkzeuge eine höhere Genauigkeit, Geschwindigkeit und Fernzugriffsmöglichkeiten in diagnostischen Prozessen. Gleichzeitig eröffnet ihre Integration mit Anwendungen der künstlichen Intelligenz neue Möglichkeiten in Bezug auf die Klassifizierung von Krankheiten, die Analyse von Biomarkern und Entscheidungsunterstützungssysteme. Diese Entwicklungen ermöglichen es, in Biobanken gesammelte Gewebeproben in eine digitale Umgebung zu übertragen und sie in eine langfristige, sichere und wiederverwendbare Dateninfrastruktur umzuwandeln.

In dieser Studie wurden nach 2010 veröffentlichte Quellen unter thematischen Überschriften bewertet; technische Entwicklungen, die Integration mit künstlicher Intelligenz, ethische und rechtliche Vorschriften sowie klinische Forschungsanwendungen wurden als grundlegende Kategorien behandelt. Die Bedeutung der Datenstandardisierung, der Qualitätskontrollprotokolle und der Einhaltung internationaler Vorschriften im Prozess der Verbreitung der digitalen Pathologie wurden hervorgehoben.

Die digitale Pathologie ist nicht nur eine technologische Veränderung, sondern stellt eine umfassende Systemtransformation dar, die viele Komponenten betrifft, von klinischen Entscheidungsmechanismen bis hin zur Forschungsinfrastruktur. Damit diese Transformation effektiv umgesetzt werden kann, müssen die institutionelle Bereitschaft, die ethische Verantwortung und die technische Infrastruktur gemeinsam bewertet werden.

 
 Digitale Pathologie, Biobanking, KI, Standardisierung, Datenmanagement  
 
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Autorinnen*Autoren / Co-Autorinnen*Co-Autoren
  Günes, Hatice
Betreuende Einrichtung / Studium
  Medizinische Universität Graz
 UO 999 005 Universitätslehrgang (ao. MA); MSc (CE) Biobanking  
Betreuung / Beurteilung
  Huppertz, Berthold; Univ.-Prof. Dr.rer.nat.