Hirntumore: Hetairos klassifiziert in 12 Minuten statt Tagen
20.06.2026 - 09:42:47 | boerse-global.de
In mehreren aktuellen Studien schlagen künstliche Intelligenzen menschliche Mediziner bei der Diagnose – mit teils atemberaubender Genauigkeit.
Dresdner KI MIRA: 87,8 Prozent Trefferquote bei Notfällen
Forscher des EKFZ für Digitale Gesundheit an der TU Dresden und des Uniklinikums Dresden stellten am 18. Juni im Fachjournal Nature zwei KI-Systeme vor. Das erste, MIRA, analysierte über 500 simulierte Notfälle und lag mit 87,8 Prozent korrekten Diagnosen deutlich vor den teilnehmenden Ärzten, die nur 78,1 Prozent erreichten.
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MIRA kann eigenständig Patientenakten auswerten, nötige Untersuchungen anfordern und Therapievorschläge unterbreiten. Das zweite System, Googles AMIE auf Basis des Gemini-Modells, wurde gegen 21 Hausärzte in 100 Szenarien mit mehreren Arztbesuchen getestet. Die Ergebnisse vom 19. Juni zeigen: AMIEs Behandlungspläne entsprachen häufiger den medizinischen Leitlinien und waren präziser.
Google sieht darin eine Chance gegen den weltweiten Ärztemangel. Die Forscher betonen jedoch: Aktuell sind die Systeme nur für virtuelle Umgebungen gedacht – nicht für den direkten Patientenkontakt.
OpenAI knackt hartnäckige Rätsel: 18 neue Diagnosen bei ungelösten Fällen
Eine am 18. Juni im NEJM AI veröffentlichte Studie zeigt einen Durchbruch bei seltenen Erkrankungen. Das Boston Children’s Hospital, die Harvard University und OpenAI setzten das o3 Deep Research Model auf 376 zuvor ungelöste genetische Fälle bei Kindern an.
Das Ergebnis: 18 neue Diagnosen – ein Plus von 4,8 Prozent bei Fällen, an denen selbst Spezialisten gescheitert waren. Darunter zehn neurologische Entwicklungsstörungen, vier neuromuskuläre Erkrankungen, zwei Fälle von plötzlichem Kindstod und zwei frühe Psychosen. Ein konkretes Beispiel: Kyra Benton erhielt die Diagnose einer Myofibrillären Myopathie (HSPB8-Gen).
Sieben der 18 Treffer waren Wiederentdeckungen übersehener Daten. Jede KI-Diagnose wurde von menschlichen Experten überprüft und in Speziallaboren bestätigt. OpenAI stellt klar: Die direkte diagnostische Nutzung des Modells bleibt verboten.
Heidelberger KI Hetairos: Tumorklassifikation in 12 Minuten statt 12 Tagen
Bereits am 15. Juni präsentierte das DKFZ und Uniklinikum Heidelberg die KI Hetairos. Sie klassifiziert Hirntumore anhand mikroskopischer Gewebeschnitte und wurde mit über 11.000 Proben von Patienten aus vier Kontinenten trainiert.
Hetairos unterscheidet 102 molekulare Subtypen. Bei hoher Sicherheit erreicht sie 87 bis 88 Prozent Genauigkeit – fünf Neuropathologen schafften bei gleicher Aufgabe nur 30 Prozent. Der entscheidende Vorteil: Hetairos liefert Ergebnisse in rund 12 Minuten, während traditionelle Molekulardiagnostik 12 Tage benötigt.
Warnung vor „Automation Bias" und blindem Vertrauen
Trotz der Erfolge mahnen internationale Gesundheitsorganisationen zur Vorsicht. Ein Kommentar der WHO EMRO vom 18. Juni warnt vor „Automation Bias": In einer Studie akzeptierten Ärzte falsche KI-Empfehlungen in fast einem Drittel der simulierten Szenarien. Zudem fehle es an diversen Trainingsdaten, besonders für Regionen wie den östlichen Mittelmeerraum, was zu verzerrten Ergebnissen führen könne.
In Deutschland betonte die Ärztekammer Niedersachsen am heutigen Samstag: KI ist zunehmend in Kliniken für Gastroenterologie und Anästhesie präsent, bleibt aber ein Entscheidungsunterstützungswerkzeug. Die rechtliche Verantwortung liegt weiterhin beim menschlichen Arzt.
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Eine zweijährige Moskauer Studie mit 3.400 CT-Scans kam am 19. Juni zu einem ähnlichen Schluss: KI kann menschliche Notfallradiologen nicht ersetzen, dient aber optimal als „zweiter Leser", um kleine Blutungen zu entdecken, die Menschen übersehen.
Digitale Infrastruktur: EPa-Berlin erreicht 95 Prozent
Ein wichtiger Schritt für die KI-Integration: In Berlin sind heute rund 95 Prozent der Arztpraxen technisch bereit für die elektronische Patientenakte (ePa). Dieses digitale Fundament gilt als unverzichtbar für den künftigen Einsatz von KI-Diagnosetools im klinischen Alltag.
