KI als zusätzliche Stimme für Therapieentscheidungen
Forschende aus Heidelberg entwickeln eine KI, die komplexe Krankheitsdaten analysiert und bei der Wahl der passenden Blutkrebstherapie unterstützt. Die finale Entscheidung bleibt beim Menschen, doch der digitale Assistent könnte Ärztinnen und Ärzte entlasten und die Therapieauswahl valider machen.
Für Menschen mit Blutkrebs hängt die passende Behandlung von vielen Informationen ab: Fitness des Betroffenen, Laborwerte, genetische Veränderungen der Krebszellen, frühere Therapien, aktuelle Leitlinien und Studien. Gerade bei komplexen Krankheitsverläufen ist es anspruchsvoll, alle Daten im Blick zu behalten. Ein Team von Heidelberger Forschenden aus dem Deutschen Krebsforschungszentrum (DKFZ), dem gemeinnützigen Heidelberger Institut für Stammzelltechnologie und Experimentelle Medizin (HI-STEM) und dem Universitätsklinikum Heidelberg (UKHD) hat deshalb den KI-Assistenten HemaGuide entwickelt.
Mit HemaGuide haben die Erstautoren Dr. med. Julian Zoller und Michael Kalz aus der Nachwuchsgruppe Hämatologie und Immune Engineering ein Tool geschaffen, das Tumorboards unterstützt. In diesen Fallkonferenzen beraten Ärztinnen und Ärzte verschiedener Disziplinen über die beste Behandlungsstrategie für ihre Patientinnen und Patienten, insbesondere bei Erstdiagnosen und schwierigen Fällen jenseits etablierter Therapiepfade. Das ist ein Gewinn für Betroffene, aber im Klinikalltag herausfordernd: Die Zusammenkünfte sind zeit- und personalaufwendig; kleineren Kliniken fehlen oft die nötigen Spezialistinnen und Spezialisten.
Datenflut klinisch nutzbar machen
Zoller berichtet, vor welchem Hintergrund die Idee für HemaGuide entstand: „Der rasante Fortschritt der Medizin erlaubt mehr personalisierte Therapien. Wir können heute ältere Erkrankte und solche mit seltenen Krebsarten behandeln, für die es früher keine Option gab. Zugleich gibt es immer mehr alte Menschen. Das bedeutet mehr Patientenfälle, die im Tumorboard beurteilt werden, bei gleichzeitig steigender Fallkomplexität.“ Die Entwicklung großer Sprachmodelle (LLMs) eröffnete neue Möglichkeiten. „Wir müssen deren Stärke – die Analyse großer Datenmengen – klinisch nutzbar machen. Unser Gehirn ist nicht dafür geschaffen, so viele Daten gleichzeitig zu überblicken“, erklärt Zoller. Dazu komme der Klinikalltag, in dem selten die Zeit bleibt, die komplette Historie eines Patienten bis ins letzte Detail aufzuarbeiten.
Das Ergebnis ist ein lokal installierbarer KI-Assistent, der Dokumente öffnen, auf PubMed gehen und Literatur anschauen kann. So wertet er unstrukturierte Arztbriefe und Befunde aus, gleicht sie mit Leitlinien, Fachliteratur und früheren vergleichbaren Fällen ab. Unter anderem greift die KI auf eine Datenbank aus mehr als 2.000 realen Tumorboard-Fällen zu. Daraus erstellt sie einen begründeten Therapievorschlag. Da HemaGuide auf der klinikeigenen Infrastruktur läuft, verlassen sensible Patientendaten dabei das Haus nicht.
KI kann oft mit Erfahrung mithalten
Um ihre KI zu validieren, hatten die Forschenden sie vergangene Fälle erneut analysieren lassen. Tatsächlich stimmte die von HemaGuide empfohlene Therapie zu mehr als 80 Prozent mit den Entscheidungen des Tumorboards überein. Kam die KI zu einem anderen Ergebnis, wählte sie in der Regel eine medizinisch gleichwertige Alternative. Besonders bemerkenswert war aber, laut Zoller: „In etwa 20 Prozent der Fälle identifizierte der KI-Agent relevante Informationen, die im Tumorboard nicht besprochen worden waren.“ Häufig handelte es sich um Angaben zu Vortherapien oder Nebendiagnosen, die etwa durch Klinikwechsel auf verschiedene Unterlagen verteilt waren. Die zusätzlichen Hinweise ermöglichten in einzelnen Fällen eine bessere Therapieentscheidung.
Was sich insbesondere für kleinere Häuser als sehr hilfreich erweisen könnte: Assistenzärztinnen und-ärzte erreichten im Simulationsversuch mit HemaGuide nahezu das Niveau von Ober- bzw. Fachärztinnen und -ärzten. Mussten letztere Fälle außerhalb ihres eigenen hämatologischen Spezialgebiets beurteilen, fielen die Ergebnisse der Nachwuchsmedizinerinnen und -mediziner mithilfe der KI-Unterstützung teilweise sogar besser aus.
Klar ist jedoch: Die Verantwortung für die Therapieentscheidung bleibt beim Tumorboard. „Wir wollen nicht den Arzt oder eine ärztliche Disziplin ersetzen, sondern eine Hilfsstruktur schaffen“, betont Zoller. „HemaGuide soll als eigene Instanz und Diskussionspartner angesehen werden, dessen Sicht die behandelnden Fachleute kritisch prüfen.“ Dafür sei eins besonders wichtig: „HemaGuide ist keine Black Box, wir haben es so entwickelt, dass die Herleitung eines Vorschlags überprüfbar bleibt.“
Nächste Schritte auf dem Weg in die Routineversorgung
Das Assistenzsystem soll im nächsten Schritt in klinische Informationssysteme eingebunden und parallel mitlaufen. Es lässt sich – aktuell im Rahmen von Studien – regulär im Klinikalltag in die Patientenversorgung einbinden und wird bereits in Heidelberg und demnächst an weiteren universitären Zentren genutzt. „Unser Ziel ist es, diese Fähigkeit in die klinische Praxis zu übertragen; insbesondere in die Hämatologie und Onkologie. Wir sind davon überzeugt, dass diese Technologie die Patientenversorgung in vielerlei Hinsicht verbessern kann“, betont Zoller.
Um HemaGuide auch in den Routinebetrieb zu überführen, arbeiten die Forschenden an größer angelegten Studien, die als Grundlage für regulatorische Prüfungen und Zertifizierung dienen. Zudem sind die Studien Voraussetzung dafür, die KI künftig kommerziell anbieten zu können. Das würde mehr Betroffenen Zugang zu Präzisionstherapien eröffnen. Damit kleinere Kliniken und solche in anderen Ländern die KI nutzen können, soll das System dann auch auf kleineren, gut finanzierbaren Servern laufen können.
