Künstliche Intelligenz: Wenn Bilder voraussagen, was mit Patienten passiert

Künstliche Intelligenz hat sich in der medizinischen Bildgebung von einem Experimentierfeld zu einem zentralen Werkzeug der modernen Medizin entwickelt. Besonders stark zeigt sich dieser Wandel an der MedUni Wien, wo 2025 das Comprehensive Center for AI in Medicine (CAIM) gegründet wurde. Dort arbeiten rund 150 Forschende aus 25 Disziplinen gemeinsam an KI‑Lösungen für die Klinik. Ziel sei es, so Georg Langs, Leiter des Zentrums, „Techniker und Kliniker so eng zusammenzubringen, dass man zuerst versteht, wo das eigentliche medizinische Problem liegt“.

Die Bildgebung spiele dabei eine Schlüsselrolle. „Die Bildgebung ist einer der größten Nutznießer der KI, weil die ersten wirklich leistungsfähigen Algorithmen aus der Bildverarbeitung gekommen sind“, erklärt Langs. Bereits seit mehr als zehn Jahren kommen KI‑Systeme etwa bei der Brustkrebsdetektion in Mammografien zum Einsatz. Mit dem Durchbruch der sogenannten Convolutional Neural Networks habe sich das Einsatzspektrum jedoch stark erweitert – von der Tumordetektion über die Klassifikation bis hin zur präzisen Vermessung kleinster Veränderungen in Bilddaten.

Von Detektion zur Vorhersage

Der entscheidende Entwicklungsschritt gehe heute jedoch über das bloße Erkennen hinaus. „Was wir nicht mehr nur machen, ist Detektion. Der nächste Schritt, der auf uns zukommt, ist die Vorhersage“, sagt Langs. KI‑Modelle sollen künftig prognostizieren können, ob ein Tumor wachsen wird, wie hoch das Risiko für einen Herzinfarkt ist oder ob eine Therapie bei einer Patientin oder einem Patienten anschlagen wird. Gerade in der Onkologie, Neurologie, Pulmonologie und bei Herz‑Kreislauf‑Erkrankungen sei das Potenzial enorm.

In der Prävention ist KI bereits Teil des klinischen Alltags. Beim Lungenkrebs‑Screening etwa werde Software routinemäßig eingesetzt, in Deutschland sogar verpflichtend. Der Grund: „Wir sehen, dass die Sensitivität deutlich höher wird“, so Langs. Algorithmen könnten feinste Muster erkennen, „die dem menschlichen Auge nicht zugänglich sind“, und dadurch Risiken früher sichtbar machen – teils noch bevor eine Erkrankung klinisch auftritt.

Meilenstein in personalisierter Therapie

Noch weiter reicht die Vision in der personalisierten Therapie. Anhand von MRT‑Bildern, kombiniert mit molekularen und genetischen Daten, wird derzeit erforscht, ob sich bereits vor Beginn einer Chemotherapie vorhersagen lässt, ob diese wirken wird. „Bei der Vorhersage des Therapieansprechens sehen wir sehr gute Ergebnisse, aber wir sind noch in der Forschung“, betont Langs. Aktuell würden die Modelle in prospektiven Studien (vor Studienbeginn wird genau fest, was untersucht wird und wie gemessen wird, Anm.) mitlaufen, ohne dass sie Entscheidungen beeinflussen dürften.

Für die Radiologie bedeute KI keinen Machtverlust, sondern einen Zugewinn. „KI  ist ein Hilfsmittel – die letzte Entscheidung bleibt immer beim Menschen“, sagt Langs. Die Software markiere Auffälligkeiten, messe Veränderungen über Zeit und fungiere als zusätzliches Sicherheitsnetz im diagnostischen Alltag.

Auch auf Patientenseite stoße der KI‑Einsatz überwiegend auf Zustimmung. Voraussetzung sei Transparenz. „Patientinnen und Patienten reagieren positiv, wenn KI schnellere und deutlichere  Entscheidungen ermöglicht“, so Langs. Entscheidend sei jedoch, dass klar bleibe, wann ein Algorithmus im Spiel ist – und dass die Verantwortung weiterhin bei der Ärztin oder dem Arzt liege.