BERLIN / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in die Onkologie verspricht eine tiefgreifende Transformation der medizinischen Versorgung. Auf der Frühjahrstagung der Deutschen Gesellschaft für Hämatologie und Medizinische Onkologie (DGHO) wurde das Potenzial dieser Technologien hervorgehoben, während gleichzeitig auf die Notwendigkeit einer sorgfältigen Validierung und ethischen Kontrolle hingewiesen wurde.
Die Anwendung von Künstlicher Intelligenz in der Onkologie steht vor einem bedeutenden Wandel. Auf der Frühjahrstagung der Deutschen Gesellschaft für Hämatologie und Medizinische Onkologie (DGHO) wurde das enorme Potenzial dieser Technologien betont, das die medizinische Versorgung effektiver und präziser gestalten könnte. Doch mit diesen Chancen gehen auch Herausforderungen einher, die eine sorgfältige Validierung und ethische Kontrolle erfordern, um die Sicherheit und Qualität der Patientenversorgung zu gewährleisten.
Peter Bobbert, Präsident der Berliner Ärztekammer, betonte die revolutionäre Kraft der KI in der Medizin. Er sieht in der Technologie nicht nur eine Veränderung, sondern eine Verbesserung der medizinischen Praxis. Diese Ansicht wird von Jan Moritz Middeke vom Universitätsklinikum Dresden geteilt, der die Rolle von Large Language Models (LLM) bei der Bewältigung der zunehmenden Komplexität im medizinischen Alltag hervorhebt. Diese Modelle helfen, die Vielzahl an Therapieoptionen und die Komplexität neuer Nebenwirkungen besser zu verstehen und zu managen.
Ein weiterer Aspekt der KI-Integration in die Onkologie sind die sogenannten Foundation Models, wie Daniel Truhn von der RWTH Aachen erläutert. Diese universell einsetzbaren KI-Modelle, die auf riesigen Datenmengen vortrainiert wurden, lassen sich für eine Vielzahl spezifischer Anwendungen anpassen. Sie unterstützen die Diagnostik durch die Analyse von Bildgebungsbefunden und histologischen Präparaten und eröffnen neue Möglichkeiten für die personalisierte Onkologie.
Die KI-gestützte Studienrecherche und das Patientenmatching für klinische Studien sind weitere Bereiche, in denen KI neue Wege eröffnet. Diese Technologien ermöglichen eine präzisere und effizientere Durchführung klinischer Studien, was besonders in Deutschland von Bedeutung ist, da das Land im internationalen Vergleich bei klinischen Studien zurückfällt. Andreas Hochhaus, geschäftsführender Vorsitzender der DGHO, weist auf die übermäßige Bürokratie, lange Genehmigungszeiten und unzureichende Finanzierung akademischer Studien als Hauptprobleme hin.
Die Zukunft der Onkologie könnte durch KI maßgeblich geprägt werden, doch es bedarf einer klaren Strategie, um die Integration dieser Technologien in die medizinische Praxis zu optimieren. Dies umfasst nicht nur die technische Implementierung, sondern auch die Berücksichtigung ethischer und regulatorischer Aspekte. Die Balance zwischen Innovation und Sicherheit wird entscheidend sein, um das volle Potenzial der KI in der Onkologie auszuschöpfen.
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