KI in der medi­zini­schen Diagnostik - wo sind die Einsatz­be­reiche?

Künstliche Intelligenz (KI) unterstützt die medizinische Diagnostik heute bereits auf vielfältige Weise - und dies mit umfassend nachweisbaren Erfolgen. Mittel- und langfristig könnten ihre Potenziale die Medizin grundlegend verändern. Hier ein Abriss, wo wir heute stehen und wo die Reise hing geht.

Wie KI die Diagnostik bereits heute effektiv unterstützt

Bildgebende Verfahren (Radiologie & Bildanalyse)

KI hat sich in der Radiologie längst als zuverlässiges, effektives Werkzeuge etabliert. KI-Modelle wie Deep Learning erkennen Anomalien in Röntgen-, MRT- oder CT-Bildern (z. B. Tumoren, Frakturen, Schlaganfälle) inzwischen mit besserer Genauigkeit als erfahrene Radiolog*innen - und dies zunehmend in Echtzeit. Die Skepsis war groß, doch die Ergebnisse sprechen für sich.

Lungenerkrankungen

KI erkennt Pneumonie, Tuberkulose oder COVID-19-Muster in Thorax-Röntgenbildern.

Mammographie

Frühzeitige Erkennung von Brustkrebs wird durch Musteranalyse in Mammografien möglich – mit teils höherer Sensitivität und Spezifität als Radiolog*innen dies leisten können.

Schlaganfall

Das unmittelbare Erkennen von Ischämien oder Hirnblutungen im CT sind entscheidend für die „Time is Brain“-Strategie.

Wirbelsäulenanalyse

Die zuverlässige und schnelle Erkennung von Bandscheibenvorfällen, Frakturen oder spinalen Stenosen in MRTs sind heute Standard.

Besonders die hohe Genauigkeit in der Mustererkennung, die Automatisierung repetitiver Aufgaben (z. B. Volumenmessungen, Läsionsvergleiche) und die Unterstützung bei der Priorisierung / Triage von kritischen Fällen zeichnen den Einsatz von KI aus. Allerdings existieren durchaus noch deutlich erkennbare Schwächen: KI erkennt, zwar was auffällig ist, aber oft nicht warum. Die bestehenden Modelle zudem sind oft nicht generalisierbar (z.B. für andere Geräte oder Populationen) und der Bedarf an gut annotierten, standardisierten Bilddatensätzen zeigen heute noch zu überwindende Grenzen deutlich auf. 

 

Dermatologie

In der Dermatologie liegt der Fokus stark auf Bilderkennung – KI kann Hautveränderungen anhand von Fotos (z.B. Smartphone-Aufnahmen oder Dermatoskopie-Bilder) zuverlässig analysieren.
 

Hautkrebs-Erkennung

Eine schnelle und zuverlässige Klassifikation von "malignen" (z.B. Melanom) vs. "benignen" (z.B. Nävus) Hautläsionen ist durch KI-Unterstützung heute einwandfrei möglich.

Triage-Systeme

Die Einordnung von Hautveränderungen in „harmlos“, „kontrollbedürftig“ oder „dringend“ zur entsprechende zeitgerechte Versorgung durch Ärzt*innen wird aktiv unterstützt.

Entzündliche Erkrankungen

Die Erkennung von Psoriasis, Neurodermitis, Akne etc. mit Bild und Zusatzdaten (wie z.B. Juckreizangaben) fällt nunmehr leicht.
 

Ein niederschwelliger Einsatz von KI (über Smartphone, Apps) und eine hohe Skalierbarkeit - auch in unterversorgten Regionen – machen KI inzwischen zum unverzichtbaren Helfer in der Dermatologie. So konkurrieren validierte KI-Systeme in klinischen Studien oftmals auf Augenhöhe mit erfahrenen Dermatolog*innen. Allerdings begrenzen manche Faktoren wie der Hauttyp-Bias: (Viele KI-Modelle sind auf helle Hauttypen trainiert und liefern schlechtere Leistung bei dunkler Haut), eine Unschärfe bei der Abgrenzung ähnlicher Erkrankungen sowie der Datenschutz (Patient*innenfotos) einen breiteren und effizienten Einsatz.

 

Pathologie / Molekulare Diagnostik

Künstliche Intelligenz verändert die Pathologie aktuell insbesondere durch die digitale Analyse von Gewebeproben (z.B. Biopsien). Die Proben werden gescannt, und die KI sucht nach Mustern Muster in Zellstruktur, bzw. -dichte und erkennt Gewebeveränderungen.

Tumordiagnostik

KI unterstützt bei der Klassifizierung von Karzinomen (Aktuelle Schwerpunkte: Brustkrebs, Prostatakrebs oder Darmkrebs).

Grading und Staging

Die Bewertung der Aggressivität von Tumoren, der Invasivität oder eines Lymphknotenbefalls werden durch KI-Unterstützung durchgeführt.

Marker-Detektion

Die automatische Zählung von Zellproliferationsmarkern (z.B. Ki-67), Östrogenrezeptoren etc. wird durch KI-Tools zuverlässig erledigt.

Molekulare Pathologie

KI ermöglicht die Verknüpfung von Histologie mit Genomdaten, um eine exakte Subtypisierung durchzuführen.

Anhand der konsistenten Analyse von riesigen Datenmengen, der erheblich schnelleren und vor allem standardisierten Diagnostik sowie zielgerichteten KI-basierten Prognoseabschätzungen (z.B. Konkrete Überlebenswahrscheinlichkeit anhand von Gewebemustern) bietet Künstliche Intelligenz massiv Potenzial für die Effizienz- und Qualitätssteigerung im Pathologiebereich. Eine flächendeckende Etablierung ist allerdings anhand teurer Scanner und des hohen Speicherbedarfs der Daten noch nicht möglich. Und die Interpretierbarkeit („Black Box“) der KI-Ergebnisse ist in komplexen Fällen schwierig. Auch regulatorische Hürden (z.B. FDA-Zulassung) sind derzeit noch Hemmschuhe.

Labordiagnostik & Blutanalysen

Die Labordiagnostik und Blutanalysen sind ein besonders spannender Bereich für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI), weil sie große Mengen strukturierter Daten liefern – ideal für Machine Learning. KI hilft heute bei der Interpretation komplexer Labordaten (z. B. bei Entzündungswerten, Tumormarkern, Genexpressionsdaten) und erkennt Muster, die für Menschen schwer zu erkennen sind.

Automatisierte Befundinterpretation

KI-Systeme analysieren Laborwerte in Kombination (z.B. CRP + Leukozyten + Ferritin), erkennen Muster und schlagen mögliche Krankheitsbilder vor. So kann z.B. die Erkennung einer bakteriellen vs. viralen Infektion durch Mustererkennung in Entzündungsparametern automatisiert werden.

Analyse komplexer Molekulardaten

Genom-, Proteom- oder Metabolomdaten werden z.B. bei Krebserkrankungen von KI-Algorithmen analysiert, um pathologische Veränderungen zu identifizieren. Beispiel: RNA-Sequenzierung und KI zur Früherkennung von Blutkrebs.

Differenzialdiagnostik mit KI

Neuronale Netze helfen Laborärzt*innen, seltene Ursachen ungewöhnlicher Laborbilder zu finden. Beispiel: Bei multiplen abnormen Laborwerten (Elektrolyte, Enzyme, Gerinnungswerte) können KI-Tools zwischen Lebererkrankung, Sepsis oder Nierenversagen differenzieren.

Trendanalysen & Frühwarnsysteme

KI erkennt subtile Veränderungen im zeitlichen Verlauf von Laborwerten (z. B. schleichender Anstieg von Kreatinin als Hinweis auf Niereninsuffizienz), bevor diese klinisch auffallen.

Welche mittel- und langfristigen Entwicklungen sind absehbar?

Präzisionsdiagnostik in Echtzeit

• Multimodale Diagnostik: KI kombiniert Bildgebung, Genetik, Anamnese und Laborwerte automatisch zu einer integrierten Diagnose.
• Echtzeit-Überwachung durch Wearables + KI: 
  Die Früherkennung von Bedrohungen und / oder Krankheiten von Vorhofflimmern, Parkinson oder Schlafapnoe werden unmittelbar erkannt und es kann oftmals rechtzeitig die richtige Hilfe angeboten werden, um Menschenleben zu retten oder die Lebensqualität nachhaltig zu verbessern.

Frühwarnsysteme & Prävention

KI könnte in Zukunft subklinische Krankheitsverläufe - wie etwa Alzheimer, Diabetes oder Krebs - Jahre vor dem Ausbruch der Krankheit erkennen. Basierend auf subtilen Verhaltens- oder Biomarker-Veränderungen können Alert-Systeme eine ansonsten unentdeckte Entwicklung von Krankheiten präventiv verhindern.

Digitale Patient*innenzwillinge

KI wird den Aufbau eines digitalen Patienten-Zwillings (eines virtuellen menschlichen Modells) ermöglichen, an dem Krankheitsverläufe simuliert und Therapieentscheidungen getestet werden können.

Automatisierte Zweitmeinungssysteme

KI wird einen flächendeckenden Zugriff auf hochpräzise Diagnostik bieten - gerade in unterversorgten Regionen wird dies zu massiver Entlastung des Fachkräftemangels beitragen. Automatisierte Zweitmeinungen bei komplexen Diagnosen oder seltenen Erkrankungen werden zudem getätigte Diagnosen absichern und zu deutlich höherer Qualität in der Patientenversorgung führen.

KI als Co-Pilot in der Diagnostik

Künstliche Intelligenz wird Ärzt*innen nicht unmittelbar ersetzen, aber ihre Arbeit wesentlich beschleunigen, absichern und standardisieren. Als Assistenz bei der Formulierung von Diagnosen, Berichten und Therapieplänen wird KI immer mehr lästige Administrationsaufgaben völlig selbständig erledigen.