KI gegen Krebs: Vom Pilotfriedhof zur Regelversorgung

Deutschland hat exzellente KI-Projekte in der Krebsmedizin – aber sie versanden nach der Pilotphase. Bei der Berliner Veranstaltung „Ein Sofa, kein Filter: From Hype to Value - KI gegen Krebs“ diskutierten Expert:innen, wie der Sprung in die Fläche gelingt. „Pilotfriedhof“ – das Wort fällt an diesem Abend in Berlin mehr als einmal. Es beschreibt präzise, was in Deutschland mit KI in der Krebsmedizin passiert: hervorragende Pilotprojekte, finanziert, evaluiert, publiziert. Und danach: nichts. Kein Übergang in die Regelversorgung.

„Der Übergang vom erfolgreichen Pilotprojekt zur Regelversorgung ist aktuell die größte Hürde“, sagt Dr. Florian Altenberend von AstraZeneca, dem Veranstalter des Events. „Datensilos, unterschiedliche Formate und fehlende Standards blockieren die Skalierung. Die Technologie ist da, aber ohne gemeinsame Datensprache bleibt alles Stückwerk. Der Hochgeschwindigkeitszug KI steht bereit, aber die Schienen fehlen.“

Deutschland hat kein KI-Problem. Deutschland hat ein Übersetzungsproblem. AstraZeneca positioniert sich als Systempartner, der Stakeholder zusammenbringt und an den Schnittstellen zwischen Forschung, Kostenträgern und Klinik mitarbeitet.

Die Praxis zeigt: KI gegen Krebs funktioniert

Dr. Jacqueline Lammert von der TU München beschreibt KI als Werkzeug, das unter anderem fragmentiertes Wissen strukturiert verfügbar macht und bei Therapieentscheidungen unterstützt. Dr. Jan-Moritz Middeke vom Universitätsklinikum Dresden spricht von einer „digitalen Kollegin“, die im Knochenmarkausstrich 500 Zellen reproduzierbar beurteilt. Beide Anwendungen laufen – aber in Spitzenzentren, noch nicht in der Fläche, wo die meisten Krebspatient:innen behandelt werden.

Patient:innen befürworten Datennutzung

Carsten Witte, Psychoonkologe und Gründer des Vereins Jung und Krebs e.V., bringt die Patientenperspektive ein und kürzt den Datenschutzdiskurs ab: Wer um sein Leben kämpft, gewichtet Nutzen und Risiko anders als die abstrakte Debatte. Datenschutz sei oft „etwas für Gesunde“ – nicht als Absage an Schutzrechte, sondern als Hinweis darauf, dass schwer erkrankte Menschen Datennutzung pragmatischer betrachten. Aus der Praxis bestätigt sich: Ablehnung gibt es kaum, wenn Patient:innen die Nutzung ihrer Daten verständlich erklärt wird. Akzeptanz entsteht durch nachvollziehbare Zweckbindung, nicht durch Beschwichtigung.

Vernetzung statt Standards fehlt

Deutschlands Position in der Medizininformatik ist ambivalent: Zwar wurden bereits leistungsfähige Strukturen und Standards wie FHIR oder SNOMED CT etabliert. Doch die größte Hürde für die Validierung von KI-Modellen ist heute nicht der Mangel an Standards, sondern deren fehlende Durchdringung in der breiten Versorgungspraxis. Dr. Lammert: „Damit KI-Modelle belastbar sind, müssen sie sektorübergreifend mit qualitativ hochwertigen Daten validiert werden. Hierbei bremsen inkonsistente Datenqualitäten und uneinheitliche Definitionen klinischer Endpunkte den Fortschritt.“

Dr. Anke Diehl, Chief Transformation Officer an der Universitätsmedizin Essen beschreibt, wie weit eine Universitätsmedizin kommen kann, wenn sie ihre Hausaufgaben macht. In Essen sei das „Zimmer aufgeräumt“: Man weiß, wo Daten liegen, wie sie zusammenfließen, worauf Modelle trainiert werden. Nur findet der Großteil der Krebsmedizin eben nicht dort statt, wo das Zimmer aufgeräumt ist. Sondern in einer Versorgungsfläche, in der Daten teils noch per Festplatte transportiert werden, weil sichere digitale Wege fehlen. Die elektronische Patientenakte sollte das ändern, ist aber bisher eher Dokumentenspeicher als strukturierte Plattform. KI braucht keinen Ablageort. Sie braucht semantisch saubere, verknüpfbare Information.

Dazu kommt Regulierung, die zu lernenden Systemen nicht passt. Dr. Middeke: Man könne nicht ein Modell von 2024 einfrieren, es zur Zulassung bringen und damit 2029 noch zeitgemäße Diagnostik betreiben. AI-Act, MDR/IVDR, GDPR, Gesundheitsdatennutzungsgesetz, DigiG, SGB V – das Problem ist nicht das Fehlen von Regeln, sondern deren Handhabbarkeit im Zusammenspiel.

Vom Hype zum Value

Bisher lautete die Debatte: Soll KI in der Onkologie eingesetzt werden? Prof. Dr. David Matusiewicz dreht die Frage um: Wenn der Nutzen einer KI-Anwendung nachweisbar ist, gehört es dann nicht zur ärztlichen Verantwortung, sie einzusetzen?

Das ist die Diskussion, die wir führen müssen. Sie verschiebt den Maßstab. Erfolg wird nicht an der Zahl der Leuchttürme zu messen sein, sondern daran, ob Patient:innen außerhalb eines Spitzenzentrums von dem Wissen profitieren, das heute noch an einzelne Häuser, Teams oder Personen gebunden ist. Erst dann wird aus Hype tatsächlich Value. Und erst dann ist der Pilotfriedhof Vergangenheit.