BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Forschende nutzen KI, um die TCM-Diagnosekriterien aus Zungen- und Pulsbildern messbar zu machen: In internen Auswertungen erreicht die Zungenanalyse 91,3 % Konkordanz. Die Ergebnisse fallen in eine Phase-III-Studie zur TCM-Rezeptur Duhuo Jisheng Tang (DJT) bei chronischen Rückenschmerzen, die an mehreren Zentren läuft. Parallel dazu werden Mechanismen der Wirksamkeit mit Bildgebung und Schaltkreis-Forschung untermauert. Am Ende geht es nicht nur um Diagnosegenauigkeit, sondern auch um KI-gestützte Qualitätsbewertung klinischer Mikrofertigkeiten.
Ende Juni 2026 rückt ein Thema in den Vordergrund, das im Gesundheitswesen oft zwischen Tradition und Evidenz hängen bleibt: Wie lässt sich Künstliche Intelligenz so einsetzen, dass sie nicht nur Symptome klassifiziert, sondern die klinische Sprache der evidenzbasierten Medizin mitliefert. Im Zentrum steht eine KI-gestützte Auswertung der traditionellen Zungen- und Pulsdiagnostik. Bei der Zungenanalyse berichten die Forscher von einer Konkordanz von 91,3 %, während die Pulsdiagnostik intern auf 76 % kommt. Genau diese Lücke ist entscheidend, denn sie zeigt, wo sich Standardisierung durch Bildgebung und modellbasierte Zuordnung besonders lohnt.
Technisch betrachtet arbeitet das Setup nicht wie ein einzelnes “Ja/Nein”-Modell, sondern eher wie ein Diagnostik-Workflow, der Aufnahme, Vorverarbeitung und Abgleich der Kriterien zusammenführt. Bei der praktischen Umsetzung soll die KI Zungenbilder und Pulsmerkmale nach definierten TCM-Logiken analysieren, damit Therapeuten ihre Ergebnisse statistisch begründen können. Dass die Forscher das nicht isoliert betrachten, sieht man an der klinischen Parallelität: Seit Ende 2024 läuft eine doppelblinde, placebokontrollierte Phase-III-Studie zur TCM-Rezeptur Duhuo Jisheng Tang (DJT) gegen chronische Rückenschmerzen. Die Studie läuft an sechs Zentren, unter anderem in Berlin, München, Shanghai und Chengdu.
Die Studie ist nicht nur ein regulatorischer Kontext, sondern auch ein Marktsignal. Im April 2026 erhielt DJT die Zulassung durch die chinesische Arzneimittelbehörde NMPA, und im zweiten Quartal folgte ein Antrag auf Zulassung als traditionelles pflanzliches Arzneimittel (THMP) bei der Europäischen Arzneimittel-Agentur (EMA). Damit verlagert sich der Wettbewerb von “Wer hat die bessere Tradition?” zu “Wer liefert robuste, auditierbare Evidenz in standardisierten Endpunkten?”. In dem Umfeld setzen viele Anbieter auf verlässliche Datenpipelines, wie man sie aus KI-gestützten Plattformen von Unternehmen wie NVIDIA oder aus dem klinischen Daten-Ökosystem großer Tech-Player kennt. Der Unterschied: Hier wird ein traditionelles Diagnoseinstrument als Messkette in einen modernen Studienprozess gezogen.
Auch wenn die Zahlen aus “interner Auswertung” stammen, ist die Richtung klar: Qualität soll messbar werden, statt nur narrativ zu überzeugen. Ende Juni 2026 wurde zudem ein KI-gestütztes Multiagentensystem vorgestellt, das klinische Mikrofertigkeiten anhand von Videodaten bewerten soll. Nach Optimierung erreicht die Übereinstimmung mit menschlichen Gutachtern einen Korrelationskoeffizienten (ICC) von etwa 0,60. Branchenanalysten fassen das häufig so zusammen: “Sobald Bewertung messbar wird, wird Lernen skalierbar.” Genau das ist für Enterprise-Einführungen relevant, weil es Schulungs- und Auditprozesse datenbasiert macht—und weil Videodaten dabei auch Datenschutz- und Aufbewahrungsfragen verschärfen.
Historisch ist der Ansatz nicht neu, aber die Werkzeuge sind ausgereifter. Bildgebende Arbeiten zur Akupunktur existieren seit Jahren; eine fMRI-Studie der Universität Duisburg-Essen zeigte bereits, dass Akupunktur Schmerzreaktionen im primären somatosensorischen Kortex und in der Insula dämpfen kann, wobei die Forschung zwei Mechanismen getrennt betrachtet: Modulation von Schmerzsignalen und Placebo-Effekt. Neuere Ergebnisse aus 2025 ergänzen das um eine präzisere Schaltkreis-Perspektive: Elektroakupunktur an ST36 und SP6 soll nicht nur neuropathische Schmerzen, sondern auch Angstkomponenten lindern, wobei ein DRN5-HT-BLA-Schaltkreis als wesentlicher Faktor identifiziert wurde; 100 Hz aktivieren diesen Kreislauf gezielt. Für den Markt heißt das: Evidenz wird zunehmend mechanistisch statt ausschließlich klinisch.
Regulatorisch und datenschutzrechtlich verschiebt sich damit der Schwerpunkt. KI-gestützte Diagnostik und Videoanalyse in der Ausbildung/Qualitätssicherung bedeuten in der Praxis oft strengere Anforderungen an Einwilligung, Zweckbindung und Löschfristen. Gerade in Europa ist relevant, ob die Trainingsdaten ausreichend pseudonymisiert sind, ob Betriebs- und Forschungszweck sauber getrennt werden und wie Auditierbarkeit hergestellt wird, ohne personenbezogene Merkmale unzulässig zu speichern. Für Unternehmen und Kliniken entsteht hier ein konkreter Implementierungsaufwand: Dokumentation der Modellleistung, Monitoring gegen Drift und transparente Schnittstellen zwischen TCM-Kriterien und klinischen Endpunkten. Wer das früh baut, gewinnt später Zeit, wenn Zulassungen und Kostenträger stärker auf Nachweise bestehen.
Der Ausblick entscheidet sich daran, ob aus Diagnosegenauigkeit auch Versorgungseffizienz wird. Wenn Zungen- und Pulsdiagnostik über KI in standardisierte Kriterien übersetzt werden, sinkt die Varianz zwischen Behandlern, und Studienendpunkte werden reproduzierbarer. Gleichzeitig zeigt die ICC-Größe von rund 0,60: Die Qualitätsbewertung ist “brauchbar”, aber noch nicht auf dem Niveau, das man für vollautomatische Entscheidungen bräuchte. Künftig ist deshalb wahrscheinlich, dass solche Systeme in der Praxis als Assistenz eingesetzt werden—zum Beispiel zur Vorprüfung, zur Schulungsunterstützung und zur kontinuierlichen Qualitätssicherung. Für Entwickler entstehen damit Chancen entlang der MLOps-Kette: Datenpipelines, Modellmonitoring, Governance und sichere Deployment-Workflows werden zum echten Wettbewerbsvorteil.
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