Nils Strodthoff, Hochschullehrer für Künstliche Intelligenz in der Gesundheit, sieht großes Potenzial im Einsatz von KI zu medizinischen Zwecken – unter der Voraussetzung, dass strenge Systemstandards zur Anwendung kommen.

„Richtig eingesetzt, sieht Künstliche Intelligenz (KI) schon jetzt mehr als wir Menschen: Ein Modell entdeckt zum Beispiel in Elektrokardiogrammen Hinweise auf Lebererkrankungen oder Diabetes – also auf Krankheiten, die auf den ersten Blick mit dem Herz nichts zu tun haben. Möglich wird das, weil KI in tausenden Datensätzen Muster erkennt, die dem menschlichen Blick verborgen bleiben.

Forschende fragen sich inzwischen, was passiert, wenn sogenannte multimodale Modelle verschiedene Datenquellen kombinieren – etwa EKGs, Blutwerte und Röntgenbilder. Die Hoffnung: Mit dieser erweiterten Perspektive lassen sich neue Krankheitsmuster aufspüren und Vorhersagen treffen. Darauf zielen auch die aktuell heiß diskutierten „Foundation Models“. Sie sollen nicht nur eine feste Aufgabe erfüllen – etwa eine bestimmte Krankheit erkennen – sondern flexibel auf Fragen reagieren, die Ärztinnen und Ärzte ihnen stellen.

In der Praxis ist das jedoch noch Zukunftsmusik. Strenge regulatorische Vorgaben bremsen, und auch die Übertragung von Forschungsergebnissen in den Klinikalltag ist besonders schwierig: Nur weil eine KI auf Basis kuratierter Forschungsdatensätze gute Ergebnisse liefert, zeigt sie diese nicht zwingend beim Umgang mit Patientendaten aus der echten Welt. Die Gefahr: falsche Befunde. Systeme müssen also sehr robust sein – Standards, die ihre Belastbarkeit messen, stecken noch in den Kinderschuhen.

Und doch: Erste Anwendungen sind längst da und laufen im Hintergrund. KI-Programme entdecken schon heute auf Röntgen- und MRT-Bildern etwa Auffälligkeiten so zuverlässig wie Spezialistinnen und Spezialisten – ganz ohne Müdigkeit oder Pausen. Für Patientinnen und Patienten bleibt der Arztbesuch dennoch vertraut: Die Diagnose stellt weiterhin der Mensch.”