Lungenkrebsscreening: Früherkennung kann Sterblichkeit um bis zu 24 Prozent senken
Veröffentlicht am: 14.10.2026 um 00:39 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Digitale Technologien und Anwendungen auf Basis künstlicher Intelligenz gewinnen im Gesundheitswesen rasant an Bedeutung. Das Spektrum reicht von neu konzipierten akademischen Studiengängen über algorithmenbasierte Diagnostik bis hin zu vernetzten Versorgungsplattformen und datengestützter Wirkstoffforschung. Universitäten und Kliniken verknüpfen dabei zunehmend Informationstechnologie mit medizinischer Praxis.
Neue Studienangebote für die vernetzte Medizin
Die Integration digitaler Kompetenzen beginnt bereits in der Ausbildung künftiger Fachkräfte. An der neu gegründeten Medizinischen Universität Lausitz – Carl Thiem (MUL-CT) startete am 11.10.2026 der erste Modellstudiengang für Humanmedizin. Im Staatstheater Cottbus wurden 38 Studierende immatrikuliert, darunter 26 Frauen und 12 Männer.
Vorständin für Wissenschaft Adelheid Kuhlmey erklärte, dass der Lehrplan einen besonders früher Patientenkontakt und eine zügige Heranführung an die Forschung vorsehe. Bis 2040 strebt die Hochschule 1.200 Studierende und im Vollausbau rund 200 Studienplätze für Erstsemester pro Jahr an.
Geplant sind zudem Masterstudiengänge in Bereichen wie Medical Data Science, Advanced Nursing Practice und Gesundheitssystemwissenschaften. Die Gesamtkosten für den Aufbau bis 2038 betragen rund 3,7 Milliarden Euro, wovon der Bund über das Strukturstärkungsgesetz für Kohleregionen mehr als die Hälfte übernimmt.
In Österreich setzen die Technische Universität Wien und die Medizinische Universität Wien auf eine enge Verzahnung beider Disziplinen. Ab dem Wintersemester 2026/2027 bieten beide Institutionen einen gemeinsamen, englischsprachigen Masterstudiengang für Medizinische Informatik an. Das viersemestrige Programm umfasst 120 ECTS-Punkte und vertieft unter anderem Bio- und Neuroinformatik sowie Entscheidungsprozesse mittels Algorithmen.
Georg Dorffner, Curriculumsdirektor an der MedUni Wien, betonte, dass Algorithmen Ärzte nicht ersetzen würden, medizinisches Personal künftig jedoch kaum mehr ohne technische Unterstützung adäquat handeln könne.
Algorithmen in Diagnose und Intensivmedizin
In der klinischen Versorgung konzentrieren sich aktuelle Forschungsvorhaben vor allem auf Entscheidungshilfen für hochkomplexe Krankheitsbilder. Die Universität Bonn und das Universitätsklinikum Bonn arbeiten an einem mit rund 3,9 Millionen Euro von der Europäischen Union geförderten Projekt zur Hirntumordiagnostik.
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Das Vorhaben setzt auf ein dreistufiges Verfahren: Ein Modell analysiert Arztgespräche, ein weiteres wertet bildgebende Daten und Gewebeschnitte aus, während ein drittes Vorschläge für Therapien während oder nach operativen Eingriffen generiert. Das Universitätsklinikum Bonn unterstrich dabei, dass die Letztentscheidung stets beim behandelnden Menschen verbleibe.
Auf Intensivstationen setzt der Forschungsverbund React der Charité und des Universitätsklinikums Essen an. Das Vorhaben, geleitet von Dr. Elias Grünewald, wird vom Bundesministerium für Bildung, Frauen, Familie und Raumfahrt mit rund 2,8 Millionen Euro über drei Jahre gefördert.
Auf Grundlage von rund 200.000 harmonisierten Intensivaufenthalten bereitet das System Vitalwerte, Laborbefunde und Medikamentenpläne auf, um drohende Kreislaufinstabilitäten frühzeitig anzuzeigen und Antibiotikatherapien mit Leitlinien abzugleichen. Nach einer Pilotphase sollen die Komponenten als Open-Source-Software frei bereitgestellt werden.
Regionale Plattformen und translationale Forschung
Auch in der Früherkennung setzen Institutionen auf standardisierte Datenflüsse. Im Rahmen der Münsterlandinitiative Lungenkrebsscreening kooperieren das Universitätsklinikum Münster, das Alexianer Clemenshospital Münster, das St. Franziskus-Hospital Münster und das Klinikum Ibbenbüren mit Praxen.
Eine zentrale Plattform verbindet die beteiligten Stellen vom Erstgespräch bis zur Behandlung. Zielgruppe sind Personen zwischen 50 und 75 Jahren mit langjähriger Raucherhistorie, was in der Region rund 105.000 Menschen betrifft.
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Bildgebende Analysewerkzeuge unterstützen die Vermessung von Rundherden in Niedrigdosis-CT-Aufnahmen. Prof. Dr. Annalen Bleckmann vom Universitätsklinikum Münster wies darauf hin, dass diese Form der Früherkennung die Sterblichkeit bei Hochrisikogruppen laut internationalen Studien um 20 bis 24 Prozent senken kann.
In der pharmazeutischen Grundlagenforschung nutzt das Konsortium KERN an der Universität Tübingen maschinelles Lernen, um Lasso-Peptide in Bakteriengenomen aufzuspüren.
Unter der Koordination von Nico Pfeifer kombiniert das Team computergestützte Modelle mit Labormethoden, um neue Wirkstoffe gegen resistente Erreger wie MRSA zu entwickeln. Die vielversprechenden Substanzen sollen künftig in die Pipeline des Deutschen Zentrums für Infektionsforschung übergehen.
