Digitale Pathologie

Im Unterschied zur konventionellen Diagnostik wird der histologische Schnitt nicht in einem Mikroskop begutachtet, sondern in einem weiteren Arbeitsschritt digitalisiert und erst dann das digitale Bild betrachtet und befundet. 

Die Digitalisierung von Schnittpräparaten erlaubt in wissenschaftlichen Aufgabenstellungen die Entwicklung von Algorithmen – z.B. durch automatisierte Erkennung bestimmter Strukturen oder Muster – durch Künstliche Intelligenz (KI) bzw. „Machine learning" aber auch im klinischen Bereich eine rasche und flexible ortsungebundene telepathologische Diagnostik, z.B. im Rahmen klinisch-pathologischer Fallbesprechungen oder Konferenzen.  

Es bestehen aber nach wie vor große Herausforderungen, die es in Zukunft zu lösen gilt, wie die Qualitätskontrolle der erzeugten Schnittbilder, da nur eine hohe Qualität der digitalisierten Schnittbilder auch eine hohe Qualität der „Computational Pathology" erlaubt. Daneben sind Fragen zu notwendigen Speicherkapazitäten zu lösen, da das hochqualitative Einscannen von histologischen Schnitten arbeits- und zeitaufwändig und daher personalintensiv ist. Bei hoher Auflösung, um z.B. Details auf subzellulärem Level erkennen zu können, sind oft Bilder mit einer Größe von über 1 GB erforderlich. Diese Datenmengen langfristig zu speichern, erfordert einerseits Kompression mit Verlust der Details oder aber Löschung von Daten, was ultimativ nicht wünschenswert ist. 

Hier Maßstäbe zu setzen, wurde Bigpicture, ein pan-europäisches Netzwerk unter Beteiligung der Medizinischen Universtäten in Wien und Graz und gefördert durch die Innovative Health Initiative der EU im Rahmen des Calls 2018 „Central repository of digital pathology slides to support the development of artificial intelligence tools“, gegründet. Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines Archivs von 3 Millionen digitalen Schnittbildern, die höchsten Qualitätsstandards entsprechend, datenschutzkonform und nachhaltig für Entwicklungen der Computational Pathology zur Verfügung stehen.

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Derzeit Gesucht:

• Scan Technician:

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    • Unterstützung bei der Durchführung und Auswertung der Laborprozesse.

    • Digitalisierung und Analyse von pathologischen Proben.

    • Anwendung und Betreuung von Softwarelösungen zur Bildanalyse.

    • Exakte Protokollführung und Dokumentation gemäß den Vorgaben.

    • Unterstützung bei der Erstellung von Berichten.

    • Sicherstellung der Einhaltung von Labor- und Sicherheitsstandards.

  • Profil:

    • Abgeschlossene Ausbildung an einer Höheren Berufsbildenden Schule (Biomedizin-und Gesundheitstechnik, Chemie, HTL), laufendes oder abgeschlossenes (Bachelor-) Studium der Biomedizinischen Analytik oder eines vergleichbaren Studiengangs.

    • Fundierte Kenntnisse von Laborprozessen und Protokollen.

    • Hohes Maß an Genauigkeit und gewissenhafte Arbeitsweise.

    • Technikaffinität, schnelle Auffassungsgabe im Umgang mit neuen Technologien.

    • Gute Kenntnisse der gängigen Office-Anwendungen (Microsoft Word, Excel).

    • Teamfähigkeit und Kommunikationsstärke.

Bei Interesse oder weiteren Fragen wenden Sie sich bitte an leopold.schreiber@meduniwien.ac.at und maximilian.koeller@meduniwien.ac.at