Methoden des maschinellen Lernens kommen in der Medizin zunehmend zum Einsatz, um klinisch relevante Informationen aus digitalen Pathologiedaten zu extrahieren. Derzeit erfolgt der Nachweis von tertiären lymphoiden Strukturen (TLS) durch Multiplex-Immunhistochemie, was sowohl komplex als auch kosten- und zeitintensiv ist. Angesichts dessen entwickelte eine chinesische Forschergruppe nun ein maschinelles Lernmodell, das TLS bei gastrointestinalen Tumoren automatisiert erkennen und klassifizieren kann.